基于elasticsearch-dsl-py的文档索引及带高亮Percolator实现技术问询

没问题，我帮你把这套用于信息检索研讨会调研的Elasticsearch Percolator索引+高亮检索流程整理好，以下是终端可直接执行的完整步骤：

1. 创建包含Percolator字段的索引映射 #

首先我们要创建一个带Percolator类型字段的索引，用来存储预定义的检索规则：

curl -XPUT 'localhost:9200/my-index?pretty' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d'
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "title": { "type": "text" },
        "query": { "type": "percolator" }
      }
    }
  }
}
'

这里的query字段是percolator类型，专门用来保存你需要匹配的检索规则；title则是普通文本字段，用来存储文章标题内容。

2. 索引待匹配的新文章 #

接下来把你JSON文件里的文章逐个索引到这个索引中，示例如下（替换id和title内容即可批量操作）：

curl -XPUT 'localhost:9200/my-index/_doc/1?pretty' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d'
{
  "title": "基于Elasticsearch的信息检索技术实践"
}
'

3. 配置Percolator检索规则并执行高亮查询 #

第一步：添加预定义的检索规则 #

先把你需要的检索条件存储到query字段中，比如匹配包含“信息检索”的标题：

curl -XPUT 'localhost:9200/my-index/_doc/rule1?pretty' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d'
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "信息检索"
    }
  }
}
'

第二步：执行Percolator查询并开启高亮 #

现在就可以用Percolator匹配符合规则的文章，同时开启高亮功能标记匹配内容：

curl -XGET 'localhost:9200/my-index/_search?pretty' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d'
{
  "query": {
    "percolate": {
      "field": "query",
      "document": {
        "title": "基于Elasticsearch的信息检索技术实践"
      }
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "title": {}
    }
  }
}
'

返回结果里，匹配的关键词会被<em>标签包裹，实现高亮效果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SalahAdDin