25 Nov, 2025
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mappings/search_products.json - 完整的ES索引配置（settings + mappings） 基于 docs/索引字段说明v2-mapping结构.md 简化 mapping_generator.py 移除所有config依赖 直接使用 load_mapping() 从JSON文件加载 保留工具函数：create_index_if_not_exists, delete_index_if_exists, update_mapping 更新数据导入脚本 scripts/ingest_shoplazza.py - 移除ConfigLoader依赖 直接使用 load_mapping() 和 DEFAULT_INDEX_NAME 更新indexer模块 indexer/__init__.py - 更新导出 indexer/bulk_indexer.py - 简化IndexingPipeline，移除config依赖 创建查询配置常量 search/query_config.py - 硬编码字段列表和配置项 使用方式 创建索引： from indexer.mapping_generator import load_mapping, create_index_if_not_existsfrom utils.es_client import ESClientes_client = ESClient(hosts=["http://localhost:9200"])mapping = load_mapping()create_index_if_not_exists(es_client, "search_products", mapping) 数据导入： python scripts/ingest_shoplazza.py \ --db-host localhost \ --db-database saas \ --db-username root \ --db-password password \ --tenant-id "1" \ --es-host http://localhost:9200 \ --recreate 注意事项 修改mapping：直接编辑 mappings/search_products.json 字段映射：spu_transformer.py 中硬编码，与mapping保持一致 config目录：保留但不再使用，可后续清理 search模块：仍依赖config
14 Nov, 2025
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2. 向量服务不用本地预估，改用网络服务
13 Nov, 2025
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创建统一配置文件 config/config.yaml（从 base 配置迁移，移除 customer_name） 创建脚本体系 启动、停止、重启、moc数据到mysql、从mysql灌入数据到ES 这些脚本 restart.sh run.sh 内部调用 启动前后端 scripts/mock_data.sh mock数据 -> mysql scripts/ingest.sh mysql->ES
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主要变更： 1. 去掉数据源应用结构配置化，我们只针对店匠的spu sku表设计索引，数据灌入流程是写死的(只是满足测试需求，后面外层应用负责数据全量+增量灌入)。搜索系统主要关注如何适配外部搜索需求 目前有两个数据灌入脚本，一种是之前的，一种是现在的从两个店匠的表sku表+spu表读取并且以spu为单位组织doc。 - 配置只关注ES搜索相关配置，提高可维护性 - 创建base配置（店匠通用配置） 2. 索引结构重构（SPU维度） - 所有客户共享search_products索引，通过tenant_id隔离 - 支持嵌套variants字段（SKU变体数组） - 创建SPUTransformer用于SPU数据转换 3. API响应格式优化 - 约定一套搜索结果的格式，而不是直接暴露ES doc的结构(_id _score _source内的字段） - 添加ProductResult和VariantResult模型 - 添加suggestions和related_searches字段 (预留接口，逻辑暂未实现) 4. 数据导入流程 - 创建店匠数据导入脚本（ingest_shoplazza.py） - Pipeline层决定数据源，配置不包含数据源信息 - 创建测试数据生成和导入脚本 5. 文档更新 - 更新设计文档，反映新架构 - 创建BASE_CONFIG_GUIDE.md使用指南