用n-gram方法改进Elasticsearch中的自动完成功能

使用 n-gram 增强 Elasticsearch 中的自动完成功能

简介

自动完成功能在用户输入查询时提供相关建议，帮助他们快速找到所需内容。Elasticsearch 提供了多种方法来实现自动完成，包括前缀查询和 n-gram。在这篇文章中，我们将深入探讨 n-gram，一种索引时间方法，它可以提高自动完成的准确性、速度和可扩展性。

什么是 n-gram？

n-gram 是将文本分割成连续的 n 个字符的序列。例如，对于文本 "你好，世界"，2-gram 会生成以下分词：

• "你好"
• "你好，"
• "你好，世"
• "你好，世"
• "界"

n-gram 可用于更精细地索引文本，从而在查询时实现更准确的匹配。

n-gram 的优势

与前缀查询相比，n-gram 具有以下优势：

• 更准确： n-gram 能够匹配索引中的更多文档，从而提供更准确的自动完成建议。
• 更快： n-gram 分词已预先计算并存储在索引中，因此 Elasticsearch 在查询时无需进行文本标记化。这可以显着提高自动完成的响应速度。
• 更可扩展： n-gram 可以与其他索引时间方法（如同义词和词干分析）结合使用，以进一步提高自动完成的准确性和性能。

在 Elasticsearch 中使用 n-gram

要在 Elasticsearch 中使用 n-gram，您需要在索引设置中启用 n-gram 分词器。以下是如何在 Elasticsearch 7.x 中执行此操作：

PUT /my-index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "filter": {
        "ngram_filter": {
          "type": "ngram",
          "min_gram": 2,
          "max_gram": 5
        }
      },
      "analyzer": {
        "ngram_analyzer": {
          "type": "custom",
          "tokenizer": "standard",
          "filter": [
            "lowercase",
            "ngram_filter"
          ]
        }
      }
    }
  }
}

结论

n-gram 是一种强大的索引时间方法，可以显着提高 Elasticsearch 中自动完成的准确性、速度和可扩展性。如果您正在使用 Elasticsearch，我们强烈建议您启用 n-gram 分词器，以改善用户体验。

常见问题解答

1. 如何优化 n-gram 分词器的性能？

   • 调整 min_gram 和 max_gram 参数以匹配您的查询模式。
   • 考虑使用 stopwords 过滤常见的词语。

2. 我可以将 n-gram 与其他索引时间方法结合使用吗？

   • 是的，n-gram 可以与同义词、词干分析和边缘 NGram 等方法结合使用。

3. n-gram 在哪些查询类型中表现最佳？

   • n-gram 在短查询（即仅包含几个单词）和具有前缀的查询中表现最佳。

4. n-gram 是否会增加索引大小？

   • 是的，n-gram 分词器会增加索引大小，因为它会生成额外的分词。

5. 我可以在 Kibana 中使用 n-gram 分词器吗？

   • 是的，您可以在 Kibana 中使用 n-gram 分词器来创建自动完成建议。