08 Dec, 2025
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05 Dec, 2025
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将 must 子句改为 should 子句的多查询策略 实现以下查询类型： base_query：主查询，使用 AND 操作符和 75% minimum_should_match 翻译查询：跨语言查询，boost=0.4 短语查询：短查询的精确短语匹配 关键词查询：基于提取名词的查询，boost=0.1 添加 _get_match_fields() 方法，支持中英文字段动态映射 4. 关键改进点 minimum_should_match 从 67% 提升到 75% 添加 operator: "AND" 确保所有词都匹配 使用 should 子句实现多策略融合 支持短语查询和关键词查询的智能触发
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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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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
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
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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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12 Nov, 2025
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核心改动： 1. 修复facets类型问题 - 统一使用Pydantic模型（FacetResult, FacetValue） - SearchResult.facets改为List[FacetResult] - _standardize_facets直接构建Pydantic对象 2. 修复RangeFilter支持日期时间 - RangeFilter字段改为Union[float, str] - 支持数值范围和ISO日期时间字符串 - 修复前端listing time筛选422错误 3. 重构ES查询结构（核心） - 使用function_score包裹整个查询 - 文本和KNN放入内层bool.should（minimum_should_match=1） - Filter在外层bool，同时作用于文本和KNN查询 - 添加时效性加权函数（days_since_last_update<=30 weight:1.1） 4. RankingEngine重构 - 重命名为RerankEngine（语义更准确） - 默认禁用（enabled=False） - 优先使用ES的function_score打分 5. 统一约定原则 - 移除所有字典兼容代码 - 全系统统一使用Pydantic模型 - build_facets只接受str或FacetConfig - _build_filters直接接受RangeFilter模型 修改文件： - search/multilang_query_builder.py: 重构查询构建逻辑 - search/es_query_builder.py: 统一Pydantic模型支持 - search/searcher.py: 使用RerankEngine，更新导入 - search/rerank_engine.py: 新建（从ranking_engine.py重命名） - search/ranking_engine.py: 删除 - search/__init__.py: 更新导出 - api/models.py: RangeFilter支持Union[float, str] 测试验证： ✓ Facets正常返回 ✓ Filter同时作用于文本和KNN ✓ 日期时间范围过滤正常 ✓ Function score时效性加权正常 ✓ 所有测试通过 架构原则：统一约定，不做兼容，保持简单
11 Nov, 2025
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08 Nov, 2025
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