02 Dec, 2025
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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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不同维度（不同的 name）：求交集 相同维度（相同的 name）：求并集
29 Nov, 2025
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28 Nov, 2025
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脚本：scripts/csv_to_excel_multi_variant.py 主要功能： 单一款式商品（S 类型）- 30% 商品属性为 S 不填写 option1/option2/option3 包含所有商品信息（标题、描述、价格、库存等） 多款式商品（M+P 类型）- 70% M 行（商品主体）： 商品属性为 M 填写商品主体信息（标题、描述、SEO、分类等） option1="color", option2="size", option3="material" 不填写价格、库存、SKU 等子款式信息 P 行（子款式）： 商品属性为 P 商品标题与 M 行一致 option1/2/3 填写具体值（color、size、material 的笛卡尔积） 每个 SKU 有独立的价格、库存、SKU 编码等 多款式商品生成规则： Color（颜色）：从 color1 到 color30 中随机选择 2-10 个 Size（尺寸）：从 1-30 中随机选择 4-8 个 Material（材质）：从商品标题按空格分割后的最后一个字符串提取（去掉特殊字符） 笛卡尔积：生成所有组合的 P 行（例如：3 个颜色 × 5 个尺寸 × 1 个材质 = 15 个 SKU）
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
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1. 前端传递的过滤条件永远是要起作用的 2. 然后召回模块包括文本相关性召回（中英文都是用）和向量召回，两者相互补充。 3. 套用function_score以支持两种打分融合和各种提权字段 4. 只需要build_query 这一层。 实际操作： 1. 架构简化 移除了 MultiLanguageQueryBuilder 层级 只保留单层的 ESQueryBuilder.build_query 方法 2. 查询结构重构 实现了 filters and (text_recall or embedding_recall) 结构： 前端过滤条件：永远起作用（放在 filter 中） 文本召回：同时搜索中英文字段（multi_match 覆盖 title_zh/en, brief_zh/en 等） 向量召回：KNN 查询（独立参数，ES 会自动合并） Function_score：包装召回部分，支持提权字段配置 3. 文本匹配字段更新 在 DEFAULT_MATCH_FIELDS 中添加了中英文字段： 中文：title_zh, brief_zh, description_zh, vendor_zh, category_path_zh, category_name_zh 英文：title_en, brief_en, description_en, vendor_en, category_path_en, category_name_en 语言无关：tags 4. Function_score 框架保留 保留了 function_score 配置框架（FUNCTION_SCORE_CONFIG） 支持 filter_weight、field_value_factor、decay 等提权函数 可以从配置中扩展提权字段 5. 测试验证 所有功能测试通过： 基本文本搜索 带过滤条件的搜索 范围过滤 分面搜索 英文查询
26 Nov, 2025
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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
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主要是对 分类 属性 子sku 等重要字段的处理。 参考文档《 @docs/索引字段说明v2-mapping结构.md 》《 @docs/索引字段说明v2.md 》 feat: 1. 更新 field_types.py 添加 hanlp_index/hanlp_standard 分析器映射（映射到 CHINESE_ECOMMERCE/CHINESE_ECOMMERCE_QUERY） 支持 keyword_normalizer 配置（用于 vendor.keyword 的 lowercase normalizer） 更新 get_default_analyzers() 添加 hanlp 分析器和 lowercase normalizer 修复 image_embedding 的 url 字段类型为 text 2. 更新 config.yaml（32-207行） 移除无用字段：handle, seo_title, seo_description, seo_keywords, shoplazza_created_at, shoplazza_updated_at 添加中英文字段：title_zh, title_en, brief_zh, brief_en, description_zh, description_en, vendor_zh, vendor_en 添加 category 多层级字段：category_path_zh, category_path_en, category_name_zh, category_name_en, category_id, category_name, category_level, category1_name, category2_name, category3_name 添加 specifications 嵌套字段 添加 option 名称字段：option1_name, option2_name, option3_name 添加 SKU 扁平化字段：sku_prices, sku_weights, sku_weight_units, total_inventory 更新 skus 嵌套结构以匹配目标 mapping 添加 image_embedding 嵌套字段 更新 indexes 配置以使用新字段名 3. 更新 config_loader.py 添加 keyword_normalizer 字段支持 4. 重构 spu_transformer.py 添加 load_option_data() 方法从 option 表加载数据 更新 transform_batch() 加载 option 数据 重构 _transform_spu_to_doc()： 实现中英文字段映射（暂时只填充中文） 实现 category 多层级字段映射和 category_path 解析 实现 specifications 构建（从 option 表获取 name，从 SKU 获取 value） 实现 option 名称字段映射 实现 SKU 扁平化字段计算 更新 skus 嵌套结构 重构 _transform_sku_row() 以匹配新的 SKU 结构 移除 SEO 和 handle 字段的处理
20 Nov, 2025
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18 Nov, 2025
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17 Nov, 2025
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14 Nov, 2025
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