电商搜索引擎 SaaS 系统

一个可配置的多租户搜索引擎，专为跨境电商独立站（店匠 Shoplazza）设计。

系统特性

• 多语言支持：支持中文、英文、俄文、阿拉伯文、西班牙文、日文，支持自动翻译
• 语义搜索：基于 BGE-M3 文本向量和 CN-CLIP 图片向量的语义检索
• 混合排序：结合 BM25 文本相关性和语义相似度
• 布尔表达式：支持 AND、OR、RANK、ANDNOT 操作符，支持括号优先级
• 灵活过滤：精确匹配过滤器和数值范围过滤器
• 分面搜索：动态生成过滤选项，提供分组统计
• 可配置化：客户特定的字段定义、分析器、排序表达式
• 多租户隔离：通过 tenant_id 实现数据隔离，共享统一索引
• RESTful API：基于 FastAPI 的完整 API 服务
• 前端界面：提供可视化搜索测试界面

系统架构

数据模型

• SPU 级别索引：所有租户共享 search_products 索引
• 嵌套结构：每个 SPU 文档包含嵌套的 variants 数组（SKU 变体）
• 租户隔离：通过 tenant_id 字段实现多租户数据隔离
• 数据源：MySQL 数据库（shoplazza_product_spu 和 shoplazza_product_sku 表）

技术栈

• 后端框架：Python 3.8+ / FastAPI
• 搜索引擎：Elasticsearch 8.x
• 数据库：MySQL（店匠数据表）
• 向量模型：
  • 文本向量：BGE-M3（1024维）
  • 图片向量：CN-CLIP（1024维）
• 翻译服务：DeepL API
• 前端：HTML + JavaScript

快速开始

1. 环境准备

安装依赖

pip install -r requirements.txt

启动 Elasticsearch

# 使用 Docker
docker run -d \
  --name elasticsearch \
  -p 9200:9200 \
  -e "discovery.type=single-node" \
  -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms2g -Xmx2g" \
  elasticsearch:8.11.0

配置环境变量（可选）

创建 .env 文件：

DB_HOST=120.79.247.228
DB_PORT=3316
DB_DATABASE=saas
DB_USERNAME=saas
DB_PASSWORD=your_password
ES_HOST=http://localhost:9200

2. 脚本体系

项目提供统一的脚本系统，管理完整的工作流程：

脚本说明

脚本	功能	说明
restart.sh	重启服务	停止并重新启动前后端服务
run.sh	启动服务	启动前端和后端服务
scripts/mock_data.sh	数据导入	将 Mock 数据或 CSV 数据导入 MySQL
scripts/ingest.sh	数据索引	从 MySQL 导入数据到 Elasticsearch

使用示例

1. 导入 Mock 数据到 MySQL（tenant_id=1）

# 生成并导入 100 个 Mock SPU（默认）
./scripts/mock_data.sh

# 生成并导入指定数量的 SPU
./scripts/mock_data.sh 1 200

# 使用显式参数
./scripts/mock_data.sh --mode mock --tenant-id 1 --num-spus 200

2. 导入 CSV 数据到 MySQL（tenant_id=2）

# 导入 customer1 的 CSV 数据
./scripts/mock_data.sh --mode csv \
  --csv-file data/customer1/goods_with_pic.5years_congku.csv.shuf.1w \
  --tenant-id 2 \
  --start-spu-id 1

3. 从 MySQL 导入数据到 Elasticsearch

# 导入 tenant_id=1 的数据
./scripts/ingest.sh 1

# 重建索引并导入数据
./scripts/ingest.sh 1 true

4. 启动服务

# 启动前端和后端
./run.sh

# 重启所有服务
./restart.sh

完整工作流程示例

# 1. 导入 Mock 数据（tenant_id=1）
./scripts/mock_data.sh 1 100

# 2. 导入 CSV 数据（tenant_id=2）
./scripts/mock_data.sh --mode csv \
  --csv-file data/customer1/goods_with_pic.5years_congku.csv.shuf.1w \
  --tenant-id 2

# 3. 将两个租户的数据导入 ES
./scripts/ingest.sh 1
./scripts/ingest.sh 2

# 4. 启动服务
./run.sh

3. 手动启动 API 服务（可选）

如果不想使用脚本，可以手动启动：

python -m api.app \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 6002 \
  --es-host http://localhost:9200 \
  --reload

4. 测试搜索

简单搜索

curl -X POST http://localhost:6002/search/ \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "query": "蓝牙耳机",
    "size": 10
  }'

带过滤器的搜索

curl -X POST http://localhost:6002/search/ \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "query": "玩具",
    "size": 10,
    "filters": {
      "categoryName_keyword": "玩具"
    },
    "range_filters": {
      "min_price": {
        "gte": 50,
        "lte": 200
      }
    }
  }'

布尔表达式搜索

curl -X POST http://localhost:6002/search/ \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "query": "蓝牙 AND (耳机 OR 音响)",
    "size": 10
  }'

图片搜索

curl -X POST http://localhost:6002/search/image \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "image_url": "https://oss.essa.cn/example.jpg",
    "size": 10
  }'

分面搜索

curl -X POST http://localhost:6002/search/ \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "query": "玩具",
    "size": 10,
    "facets": [
      {
        "field": "categoryName_keyword",
        "label": "分类"
      },
      {
        "field": "brandName_keyword",
        "label": "品牌"
      }
    ]
  }'

项目结构

SearchEngine/
├── api/                      # API 服务
│   ├── app.py               # FastAPI 应用主入口
│   ├── models.py            # 请求/响应模型
│   └── routes/              # API 路由
│       ├── search.py        # 搜索接口
│       └── admin.py         # 管理接口
├── config/                   # 配置系统
│   ├── field_types.py       # 字段类型定义
│   ├── config_loader.py     # 配置加载器
│   └── schema/              # 租户配置文件
│       └── base/            # Base 配置（店匠通用）
│           └── config.yaml
├── indexer/                  # 数据索引
│   ├── mapping_generator.py # ES mapping 生成器
│   ├── spu_transformer.py   # SPU 数据转换器
│   ├── bulk_indexer.py      # 批量索引器
│   └── ingest_shoplazza.py  # 店匠数据导入脚本
├── query/                    # 查询处理
│   ├── query_parser.py      # 查询解析器
│   ├── language_detector.py # 语言检测
│   ├── translator.py        # 翻译服务
│   └── query_rewriter.py    # 查询改写
├── search/                   # 搜索执行
│   ├── searcher.py          # 主搜索器
│   ├── multilang_query_builder.py  # 多语言查询构建器
│   ├── boolean_parser.py    # 布尔表达式解析器
│   ├── es_query_builder.py   # ES 查询构建器
│   └── ranking_engine.py    # 排序引擎
├── embeddings/               # 向量编码
│   ├── text_encoder.py      # BGE-M3 文本编码器
│   └── image_encoder.py     # CN-CLIP 图片编码器
├── utils/                    # 工具类
│   ├── db_connector.py      # MySQL 连接器
│   ├── es_client.py         # ES 客户端封装
│   └── cache.py             # 向量缓存
├── scripts/                  # 脚本工具
│   ├── mock_data.sh         # Mock 数据导入脚本
│   ├── ingest.sh            # 数据索引脚本
│   ├── generate_test_data.py # 生成测试数据
│   ├── import_tenant2_csv.py # Tenant2 CSV 导入脚本
│   └── import_test_data.py  # 数据导入脚本
├── frontend/                 # 前端界面
│   └── unified.html         # 统一搜索界面
├── data/                     # 数据文件
│   └── customer1/           # customer1 测试数据
├── run.sh                    # 启动脚本
├── restart.sh                # 重启脚本
└── requirements.txt         # Python 依赖

配置系统

配置文件结构

配置文件位于 config/schema/{tenant_id}/config.yaml，Base 配置位于 config/schema/base/config.yaml。

配置内容

1. 字段定义 (fields)

定义 ES 索引的字段结构：

fields:
  title_zh:
    type: TEXT
    analyzer: chinese_ecommerce
    index: true
    store: true
    boost: 2.0
  title_en:
    type: TEXT
    analyzer: english
    index: true
    store: true
  categoryName_keyword:
    type: KEYWORD
    index: true
    store: true
  min_price:
    type: FLOAT
    index: true
    store: true
  title_embedding:
    type: TEXT_EMBEDDING
    dimension: 1024
    similarity: dot_product

2. 查询域配置 (indexes)

定义多域查询配置：

indexes:
  default:
    fields: ["title_zh", "title_en", "title_ru"]
    weights: {"title_zh": 2.0, "title_en": 1.5}
  title:
    fields: ["title_zh", "title_en"]
  brand:
    fields: ["brandName_keyword"]

3. 查询配置 (query_config)

多语言和翻译配置：

query_config:
  languages: ["zh", "en", "ru"]
  auto_translate: true
  translation_api: "deepl"
  enable_embeddings: true
  embedding_model: "bge-m3"

4. 排序配置 (ranking)

相关性排序表达式：

ranking:
  expression: "bm25() + 0.2*text_embedding_relevance() + general_score*2"
  enable_function_score: true

5. SPU 配置 (spu_config)

SPU 聚合配置：

spu_config:
  enabled: true
  spu_field: "product_id"
  inner_hits_size: 3

字段类型

类型	说明	示例
TEXT	文本字段，支持分词	商品标题、描述
KEYWORD	关键词字段，精确匹配	分类、品牌
TEXT_EMBEDDING	文本向量（1024维）	语义搜索
IMAGE_EMBEDDING	图片向量（1024维）	图片搜索
INT/LONG	整数类型	库存、ID
FLOAT/DOUBLE	浮点数类型	价格
DATE	日期类型	创建时间
BOOLEAN	布尔类型	是否上架

分析器

分析器	说明	适用语言
chinese_ecommerce	中文电商分词器（Ansj）	中文
english	英文分析器	英文
russian	俄文分析器	俄文
arabic	阿拉伯文分析器	阿拉伯文
spanish	西班牙文分析器	西班牙文
japanese	日文分析器	日文
standard	标准分析器	通用
keyword	关键词分析器	精确匹配

API 接口

搜索接口

1. 文本搜索

端点: POST /search/

请求示例:

{
  "query": "蓝牙耳机",
  "size": 10,
  "from": 0,
  "filters": {
    "categoryName_keyword": "电子产品"
  },
  "range_filters": {
    "min_price": {
      "gte": 50,
      "lte": 500
    }
  },
  "facets": [
    {
      "field": "categoryName_keyword",
      "label": "分类"
    }
  ],
  "sort_by": "min_price",
  "sort_order": "asc"
}

2. 图片搜索

端点: POST /search/image

请求示例:

{
  "image_url": "https://oss.essa.cn/example.jpg",
  "size": 10,
  "filters": {
    "categoryName_keyword": "玩具"
  }
}

3. 获取文档

端点: GET /search/{doc_id}

管理接口

1. 健康检查

端点: GET /admin/health

2. 获取配置

端点: GET /admin/config?tenant_id=1

3. 索引统计

端点: GET /admin/stats?tenant_id=1

4. 查询改写规则

端点:

• GET /admin/rewrite-rules?tenant_id=1 - 获取规则
• POST /admin/rewrite-rules - 更新规则

详细 API 文档请参考 API_DOCUMENTATION.md。

高级功能

布尔表达式

支持的操作符（优先级从高到低）：

1. () - 括号
2. ANDNOT - 排除
3. AND - 必须全部匹配
4. OR - 任意匹配
5. RANK - 排序提升

示例:

蓝牙 AND (耳机 OR 音响) ANDNOT 便宜
laptop AND (gaming OR professional) ANDNOT cheap

查询改写

配置品牌/分类映射：

rewrite_dictionary:
  "苹果": "brand:苹果 OR name:iPhone"
  "玩具": "category:玩具"

排序表达式

可配置的相关性排序：

bm25() + 0.2*text_embedding_relevance() + general_score*2 + timeliness(end_time)

支持的函数：

• bm25() - BM25 相关性分数
• text_embedding_relevance() - 文本向量相似度
• image_embedding_relevance() - 图片向量相似度
• field_value(field_name) - 字段值
• timeliness(date_field) - 时间衰减

多语言查询

系统自动检测查询语言，并支持：

• 自动翻译：将查询翻译到配置的所有语言
• 语言路由：根据语言选择对应的字段
• 混合查询：同时查询多个语言字段

SPU 聚合

启用 SPU 聚合后，每个 SPU 只返回一个代表性 SKU：

spu_config:
  enabled: true
  spu_field: "product_id"
  inner_hits_size: 3  # 每个 SPU 内部返回的 SKU 数量

数据导入

MySQL 表结构

系统使用店匠的标准表结构：

• SPU 表: shoplazza_product_spu
• SKU 表: shoplazza_product_sku

数据导入流程

1. 生成 SQL：使用 scripts/generate_test_data.py 或 scripts/import_tenant2_csv.py 生成 SQL 文件
2. 导入 MySQL：使用 scripts/mock_data.sh 或 scripts/import_test_data.py 导入数据
3. 索引到 ES：使用 scripts/ingest.sh 或 scripts/ingest_shoplazza.py 将数据索引到 Elasticsearch

CSV 数据格式

CSV 文件应包含以下字段：

• skuId - SKU ID
• name - 商品名称（中文）
• name_pinyin - 拼音
• create_time - 创建时间
• ruSkuName - 俄文名称
• enSpuName - 英文名称
• categoryName - 分类名称
• supplierName - 供应商名称
• brandName - 品牌名称
• file_id - 文件 ID
• id - 商品 ID
• imageUrl - 图片 URL

性能优化

1. 向量缓存

启用向量缓存可以避免重复计算：

# 在配置中启用缓存
cache:
  enabled: true
  ttl: 3600  # 缓存过期时间（秒）

2. 批量处理

调整批量大小以优化性能：

• 数据转换批量大小：默认 100（根据内存调整）
• 索引批量大小：默认 500（根据 ES 性能调整）

3. GPU 加速

使用 GPU 加速向量计算：

# 安装 CUDA 版本的 PyTorch
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

4. ES 分片配置

根据数据量配置 ES 分片：

# 在 mapping 生成器中配置
settings:
  number_of_shards: 3
  number_of_replicas: 1

开发指南

运行测试

pytest tests/

代码格式化

black .

类型检查

mypy .

日志查看

# 查看服务日志
tail -f logs/search_service.log

常见问题

1. 如何添加新的租户？

1. 创建配置文件 config/schema/{tenant_id}/config.yaml
2. 导入数据到 MySQL（使用 scripts/mock_data.sh）
3. 索引数据到 ES（使用 scripts/ingest.sh {tenant_id}）

2. 如何修改排序规则？

编辑配置文件中的 ranking.expression 字段。

3. 如何添加新的分析器？

在 config/field_types.py 中定义新的分析器，然后在字段配置中使用。

4. 向量计算很慢怎么办？

• 启用向量缓存
• 使用 GPU 加速
• 减少批量大小

5. 如何调试搜索查询？

在 API 请求中设置 debug: true，返回详细的调试信息。

相关文档

• API 文档: API_DOCUMENTATION.md
• 设计文档: 设计文档.md
• 部署指南: DEPLOYMENT.md
• 用户指南: USER_GUIDE.md

许可证

专有软件 - 保留所有权利