Вопрос или проблема
Я выполняю запрос elasticsearch, который выглядит следующим образом, с установленным параметром require_field_match на True. Я передаю запрос как основной, так и для подсветки, чтобы убедиться, что мои подсветки соответствуют моей логике.
fruit_query = {
"bool": {
"must": [
{
"match_phrase": {
"textContent": 'Я люблю фрукты'
},
},
],
"should": [
{
"match_phrase": {
"textContent": "яблоко"
},
},
{
"match_phrase": {
"textContent": "апельсин"
},
},
],
"minimum_should_match": 1,
},
}
Однако мои подсветки, похоже, игнорируют логику запроса. Я получаю много вариантов, которые выглядят как “Я люблю фрукты, как драконьи фрукты” или “Я люблю фрукты на завтрак”, полностью игнорируя часть should запроса. Я также пробовал использовать
"query_string: {
"default_operator": "OR",
"query": f'"яблоко ИЛИ апельсин",
}
вместо запроса should, с теми же результатами.
Я пытался редактировать параметры запроса, гуглить проблему и смотреть в Интернете, но безрезультатно. Похоже, что другие https://github.com/elastic/elasticsearch/issues/20676 также могут сталкиваться с этой проблемой.
.
Ответ или решение
Когда вы работаете с OpenSearch или Elasticsearch и сталкиваетесь с проблемой, когда выделение (highlighting) возвращает результаты, которые не соответствуют вашей логике запроса, нужно рассмотреть несколько аспектов. У вас уже есть основная логика запроса, где явно указаны условия для поиска, но необходимо детально разобраться в том, как работает механизм выделения и что может вызывать описанную вами ошибку.
Проблема с выделением
Ваш запрашиваемый JSON содержит логику, в которой вы используете оператор match_phrase
и условия must
и should
. Это правильный подход, но стоит отметить несколько моментов:
-
Необходимость соответствия: Параметр
require_field_match
действительно имеет значение для выделения. Он гарантирует, что выделения будут созданы для полей, которые соответствуют условиям поиска. Убедитесь, что это свойство установлено вtrue
. -
Еще один уровень выделения: Для корректного использования выделений (highlights) необходимо убедиться, что вы правильно настраиваете параметры выделения. При использовании
match_phrase
есть шанс, что выделение будет возвращать строки, не попадающие под ваши условияshould
. Иногда это связано с тем, как определяются фразы и их границы в индексируемом тексте. -
Физическая структура текста: Ваша база может содержать тексты, где искомые фразы, такие как "apple", "orange", встречаются в контексте, который не учитывается вашему запросом (например, как часть более длинной фразы). Таким образом, даже если фраза в тексте содержится, она может не попадать в выделение по условиям вашего запроса.
Дальнейшие шаги
Проверка параметров запроса
- Посмотрите на настройки выделения в вашем запросе. Добавьте явные параметры для выделений, которые могут помочь вам отслеживать согласование:
"highlight": { "fields": { "textContent": { "fragment_size": 100, "number_of_fragments": 3, "pre_tags": ["<em>"], "post_tags": ["</em>"] } }, "require_field_match": true }
Логический оператор в запросах
Ваш следующий подход с использованием query_string
имеет право на жизнь, однако убедитесь, что syntax и формат корректные:
"query_string": {
"default_operator": "OR",
"query": '"apple" OR "orange"'
}
Перепроверка индексации
Проверьте, как ваши данные индексируются. Скорее всего, некоторые фразы, которые вы рассматриваете как часть основного текста, могут быть несовместимыми с вашим логическим запросом из-за разного нужно состояния или отсутствия соответствующих токенов.
Заключение
Если вы продолжаете сталкиваться с проблемой выделения, рекомендуется использовать внимательно продуманное тестирование: протестируйте простые и сложные варианты запросов, чтобы понять, как данные обрабатываются вашей системой. В конечном итоге, практика и экспериментирование с разными параметрами помогут вам достичь желаемого результата. Если будут сложности, всегда можно обратиться за помощью к сообществу — возможно, кто-то уже сталкивался с аналогичной проблемой, и решение готово к обсуждению.