27 Nov, 2025
1 commit
-
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
1 commit
12 Nov, 2025
4 commits
-
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
1 commit
08 Nov, 2025
1 commit