05 Dec, 2025
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2. queries
04 Dec, 2025
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核心功能： - 添加 multi_select 字段到 FacetConfig（默认为 true） - 实现 post_filter 支持 disjunctive faceting - 后端自动标记 facet 值的 selected 状态 - 支持 specifications 和普通字段的 multi-select 技术改进： - ESQueryBuilder: 分离 conjunctive/disjunctive filters - ResultFormatter: 根据 current_filters 标记 selected - Searcher: 传递 facet_configs 给 query builder 文档更新： - 添加 multi_select_faceting.md 详细文档 - 更新 API 对接指南，说明新功能 - 添加测试脚本 test_multi_select_facet.py 业界标准： - 遵循 Elasticsearch/Algolia/Amazon 的最佳实践 - 提供探索式搜索体验 - 前后端职责清晰分离
03 Dec, 2025
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{ "facets": [ { "field": "category1_name", "size": 15, "type": "terms" }, "specifications.color", "specifications.size" ] } { "facets": [ {"field": "category1_name", "size": 15, "type": "terms"}, {"field": "specifications.color", "size": 10, "type": "terms"}, {"field": "specifications.size", "size": 10, "type": "terms"} ] } 之前是上面的接口形式，主要是考虑 属性的分面， 因为 款式都是有限的 不需要设定 "size": 10, "type": "terms" 这些参数。 但是从接口设计层面，最好按下面这样，这样的话 specifications.color 和 category1_name 的组装格式 完全一样。前端不需要感知 属性分面 和 类别等其他字段分面的差异。
02 Dec, 2025
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1. 加了一个配置searchable_option_dimensions，功能是配置子sku的option1_value option2_value option3_value 哪些参与检索（进索引、以及在线搜索的时候将对应字段纳入搜索field）。格式为list，选择三者中的一个或多个。 2. 索引 @mappings/search_products.json 要加3个字段 option1_values option2_values option3_values，各自的 数据灌入（mysql->ES）的模块也要修改，这个字段是对子sku的option1_value option2_value option3_value分别提取去抽后得到的list。 searchable_option_dimensions 中配置的，才进索引，比如 searchable_option_dimensions = ['option1'] 则 只对option1提取属性值去重组织list进入索引，其余两个字段为空 3. 在线 对应的将 searchable_option_dimensions 中 对应的索引字段纳入 multi_match 的 fields，权重设为0.5 （各个字段的权重配置放到一起集中管理） 1. 配置文件改动 (config/config.yaml) ✅ 在 spu_config 中添加了 searchable_option_dimensions 配置项，默认值为 ['option1', 'option2', 'option3'] ✅ 添加了3个新字段定义：option1_values, option2_values, option3_values，类型为 KEYWORD，权重为 0.5 ✅ 在 default 索引域的 fields 列表中添加了这3个字段，使其参与搜索 2. ES索引Mapping改动 (mappings/search_products.json) ✅ 添加了3个新字段：option1_values, option2_values, option3_values，类型为 keyword 3. 配置加载器改动 (config/config_loader.py) ✅ 在 SPUConfig 类中添加了 searchable_option_dimensions 字段 ✅ 更新了配置解析逻辑，支持读取 searchable_option_dimensions ✅ 更新了配置转换为字典的逻辑 4. 数据灌入改动 (indexer/spu_transformer.py) ✅ 在初始化时加载配置，获取 searchable_option_dimensions ✅ 在 _transform_spu_to_doc 方法中添加逻辑： 从所有子SKU中提取 option1, option2, option3 值 去重后存入 option1_values, option2_values, option3_values 根据配置决定哪些字段实际写入数据（未配置的字段写空数组） =
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后端请求模型变更（api/models.py） SearchRequest.sku_filter_dimension 从 Optional[str] 改为 Optional[List[str]]。 语义：列表表示一个或多个“维度标签”，例如： 单维度：["color"]、["option1"] 多维度：["color", "size"]、["option1", "option2"] 描述更新为：对 维度组合进行分组，每个组合只保留一个 SKU。 结果格式化与去重逻辑（api/result_formatter.py） ResultFormatter.format_search_results(..., sku_filter_dimension: Optional[List[str]] = None)，调用处已同步更新。 单维度旧逻辑升级为多维度逻辑： 新方法：_filter_skus_by_dimensions(skus, dimensions, option1_name, option2_name, option3_name, specifications)。 维度解析规则（按顺序处理，并去重）： 若维度是 option1 / option2 / option3 → 对应 option1_value / option2_value / option3_value。 否则，将维度字符串转小写后，分别与 option1_name / option2_name / option3_name 对比，相等则映射到对应的 option*_value。 未能映射到任何字段的维度会被忽略。 对每个 SKU： 按解析出的字段列表（例如 ["option1_value", "option2_value"]）取值，组成 key，如 ("red", "L")；None 用空串 ""。 按 key 分组，每个 key 只保留遇到的第一个 SKU。 若列表为空或所有维度都无法解析，则 不做过滤，返回原始 skus。 Searcher 参数类型同步（search/searcher.py） Searcher.search(...) 中 sku_filter_dimension 参数类型从 Optional[str] 改为 Optional[List[str]]。 传给 ResultFormatter.format_search_results 时，直接传该列表。 前端参数格式调整（frontend/static/js/app.js） 输入框 #skuFilterDimension 依旧是一个文本框，但解析方式改为： 函数 getSkuFilterDimension()： 读取文本，如："color" 或 "color,size" 或 "option1, color"。 用逗号 , 拆分，trim() 后过滤空串，返回 字符串数组，例如： "color" → ["color"] "color,size" → ["color", "size"] 若最终数组为空，则返回 null。 搜索请求体中仍使用字段名 sku_filter_dimension，但现在值是 string[] 或 null： body: JSON.stringify({ // ... sku_filter_dimension: skuFilterDimension, // 例如 ["color", "size"] debug: state.debug }) 文档更新（docs/搜索API对接指南.md） 请求体示例中的类型由： "sku_filter_dimension": "string" 改为： "sku_filter_dimension": ["string"] 参数表中： 从 string 改为 array[string]，说明为“维度列表，按组合分组，每个组合保留一个 SKU”。 功能说明章节“SKU筛选维度 (sku_filter_dimension)”已调整为 列表语义 + 组合去重，并补充了示例： 单维度： { "query": "芭比娃娃", "sku_filter_dimension": ["color"] } 多维度组合： { "query": "芭比娃娃", "sku_filter_dimension": ["color", "size"] } 使用方式总结 单维度去重（保持旧行为的等价写法） 旧："sku_filter_dimension": "color" 新："sku_filter_dimension": ["color"] 多维度组合去重（你新提的需求） 例如希望“每个 SPU 下，同一颜色+尺码组合只保留一个 SKU”： { "query": "芭比娃娃", "sku_filter_dimension": ["color", "size"] } -
sku_filter_dimension=color sku_filter_dimension=option1 / option2 /option3 以上两种方式都可以
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query config/ranking config优化
01 Dec, 2025
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29 Nov, 2025
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27 Nov, 2025
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1. 搜索API对接指南.md 在“精确匹配过滤器”部分添加了 specifications 嵌套过滤说明 支持单个规格过滤和多个规格过滤（OR 逻辑） 在“分面配置”部分完善了 specifications 分面说明 添加了两种分面模式：所有规格名称和指定规格名称 在“常见场景示例”部分添加了场景5-8，包含规格过滤和分面的完整示例 2. 搜索API速查表.md 在“精确匹配过滤”部分添加了 specifications 过滤的快速参考 在“分面搜索”部分添加了 specifications 分面的快速参考 更新了完整示例，包含 specifications 的使用 3. Search-API-Examples.md 在“过滤器使用”部分添加了示例4-6，展示 specifications 过滤 在“分面搜索”部分添加了示例2-3，展示 specifications 分面 更新了 Python 和 JavaScript 完整示例，包含 specifications 的使用 在“常见使用场景”部分添加了场景2.1，展示带规格过滤的搜索结果页 4. 索引字段说明v2.md 更新了 specifications 字段的查询示例，包含 API 格式和 ES 查询结构 添加了两种分面模式的说明和示例 更新了“分面字段”说明，明确支持指定规格名称的分面 5. 补充参数 参数说明：sku_filter_dimension 是可选参数，用于按指定维度过滤每个SPU下的SKU 支持的维度： 直接选项字段：option1、option2、option3 规格名称：通过 option1_name、option2_name、option3_name 匹配（如 color、size）
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1. 搜索API对接指南.md 在“精确匹配过滤器”部分添加了 specifications 嵌套过滤说明 支持单个规格过滤和多个规格过滤（OR 逻辑） 在“分面配置”部分完善了 specifications 分面说明 添加了两种分面模式：所有规格名称和指定规格名称 在“常见场景示例”部分添加了场景5-8，包含规格过滤和分面的完整示例 2. 搜索API速查表.md 在“精确匹配过滤”部分添加了 specifications 过滤的快速参考 在“分面搜索”部分添加了 specifications 分面的快速参考 更新了完整示例，包含 specifications 的使用 3. Search-API-Examples.md 在“过滤器使用”部分添加了示例4-6，展示 specifications 过滤 在“分面搜索”部分添加了示例2-3，展示 specifications 分面 更新了 Python 和 JavaScript 完整示例，包含 specifications 的使用 在“常见使用场景”部分添加了场景2.1，展示带规格过滤的搜索结果页 4. 索引字段说明v2.md 更新了 specifications 字段的查询示例，包含 API 格式和 ES 查询结构 添加了两种分面模式的说明和示例 更新了“分面字段”说明，明确支持指定规格名称的分面
26 Nov, 2025
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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
12 Nov, 2025
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11 Nov, 2025
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## 🎯 Major Features - Request context management system for complete request visibility - Structured JSON logging with automatic daily rotation - Performance monitoring with detailed stage timing breakdowns - Query analysis result storage and intermediate result tracking - Error and warning collection with context correlation ## 🔧 Technical Improvements - **Context Management**: Request-level context with reqid/uid correlation - **Performance Monitoring**: Automatic timing for all search pipeline stages - **Structured Logging**: JSON format logs with request context injection - **Query Enhancement**: Complete query analysis tracking and storage - **Error Handling**: Enhanced error tracking with context information ## 🐛 Bug Fixes - Fixed DeepL API endpoint (paid vs free API confusion) - Fixed vector generation (GPU memory cleanup) - Fixed logger parameter passing format (reqid/uid handling) - Fixed translation and embedding functionality ## 🌟 API Improvements - Simplified API interface (8→5 parameters, 37.5% reduction) - Made internal functionality transparent to users - Added performance info to API responses - Enhanced request correlation and tracking ## 📁 New Infrastructure - Comprehensive test suite (unit, integration, API tests) - CI/CD pipeline with automated quality checks - Performance monitoring and testing tools - Documentation and example usage guides ## 🔒 Security & Reliability - Thread-safe context management for concurrent requests - Automatic log rotation and structured output - Error isolation with detailed context information - Complete request lifecycle tracking 🤖 Generated with Claude Code Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
10 Nov, 2025
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08 Nov, 2025
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