09 Dec, 2025
5 commits
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因为请求改成了两个list， 响应也是对应的两个list，一个是spu_ids对应的响应的list，每个id对应的有处理结果 indexed、deleted、failed，如果是failed会带msg。 delete_spu_ids也是对应一个list，对应的结果又deleted / failed。 2. API文档对应修改
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tenant_id spu_ids delete_spu_ids spu_ids里面的，如果is_delete字段为1，我这边也要做删除。 delete_spu_ids的 直接删除 为您的变更输入提交说明。以 '#' 开始的行将被忽略，而一个空的提交
08 Dec, 2025
8 commits
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新增功能： - 新增 POST /indexer/index 增量索引接口，支持按SPU ID列表进行增量索引 - 新增 indexer/indexer_logger.py 索引日志模块，统一记录全量和增量索引日志到 logs/indexer.log（JSON格式） - IncrementalIndexerService 新增 index_spus_to_es 方法，实现增量索引功能 接口重命名： - POST /indexer/bulk -> POST /indexer/reindex（全量重建索引） - POST /indexer/incremental -> POST /indexer/index（增量索引） - POST /indexer/spus -> POST /indexer/documents（查询文档） 日志系统： - 全量和增量索引操作统一记录到 logs/indexer.log - 记录请求参数、处理过程、ES写入结果、成功/失败统计等关键信息 - 支持按索引类型、租户ID、SPU ID等维度查询日志 文档更新： - 更新接口文档，包含新的接口命名和增量索引接口说明 - 添加日志查询示例（grep和jq两种方式）
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- 新增批量索引接口: POST /indexer/bulk - 全量索引功能 - SPU接口改进: POST /indexer/spus - 支持批量获取SPU文档（最多100个） 新增 全量索引服务 indexer/bulk_indexing_service.py docs/搜索API对接指南.md - 新增索引接口文档: 详细的批量索引和SPU索引接口说明 - 请求示例: 提供完整的curl命令示例
07 Dec, 2025
2 commits
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主要功能： 1. 增量数据获取服务 - 新增 IncrementalIndexerService 提供单个SPU数据获取 - 新增 /indexer/spu/{spu_id} API接口 - 服务启动时预加载分类映射等公共数据 - 提取 SPUDocumentTransformer 统一全量和增量转换逻辑 - 支持根据租户配置进行语言处理和翻译 3. 租户配置系统 - 租户配置合并到统一配置文件 config/config.yaml - 支持每个租户独立配置主语言和翻译选项 - 租户162配置为翻译关闭（用于测试） 4. 翻译功能集成 - 翻译提示词作为DeepL API的context参数传递 - 支持中英文提示词配置 - 索引场景：同步翻译，使用缓存 - 查询场景：异步翻译，立即返回 测试： - 新增 indexer/test_indexing.py 和 query/test_translation.py - 验证租户162翻译关闭功能 - 验证全量和增量索引功能 -
添加 ThreadPoolExecutor 线程池用于异步翻译 修改 translate_multi() 方法，支持 async_mode 参数（默认 True） 添加 _get_cached_translation() 方法，快速获取缓存 添加 _translate_async() 方法，异步执行翻译任务 2. 异步翻译逻辑 命中缓存：立即返回缓存结果 未命中缓存： 异步启动翻译任务（不阻塞） 返回 None（本次查询不使用） 翻译完成后自动存入缓存 下次查询时可直接使用缓存结果 3. QueryParser 更新 调用 translate_multi() 时使用 async_mode=True 过滤掉 None 值（未完成的翻译） 优化日志输出，区分缓存命中和异步翻译 工作流程 首次查询：未命中缓存 → 异步翻译 → 返回空翻译 → 不阻塞 翻译完成：结果存入缓存 后续查询：命中缓存 → 立即返回 → 快速响应
05 Dec, 2025
4 commits
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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
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quriers products
04 Dec, 2025
3 commits
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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
3 commits
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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。 -
2. mysql->ES数据灌入脚本优化。修改了多个字段的处理方式，完善日志，为以后抽出来服务供java全量增量调用做准备
02 Dec, 2025
7 commits
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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
3 commits
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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
1 commit
28 Nov, 2025
1 commit
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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
3 commits
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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