阿里云 OpenSearch 是一款基于 Ha3 引擎研发的商用搜索产品。在使用上给我的个人感受可以说 OpenSearch 是一套企业级搜索的完整解决方案的落地。下面我们来看一下 OpenSearch 有哪些功能。

现行搜索逻辑

下拉提示

使用 OpenSearch 官方算法模型，针对标题(title)、分类(category lines)、品牌(brand) 属性抽取值并结合高频搜索词进行自动训练

搜索召回逻辑

• 索引名称：default
• 分词方式：中文-电商分析
• 字段：标题(title)、款号(sku)、品牌(brand)、全品类(category_lines)
• 词典：同义词、停顿词

• 索引名称：f_title
• 分词方式：模糊分析
• 字段：f_title

• 索引名称：fuzzy_brand
• 分词方式：模糊分析
• 字段：fuzzy_brand

• 索引名称：fuzzy_category_lines
• 分词方式：模糊分析
• 字段：fuzzy_category_lines

• 索引名称：sku
• 分词方式：模糊分析
• 字段：sku

搜索排序逻辑

• 基础排序：static_bm25 ，静态文本相关性，用于衡量query与文档的匹配度

• 业务排序：text_relevance，按照排序因子进行设置，如果简单表达式不能满足要求则需要升级实例并使用 cava 进行自定义排序。

  举例来说，我想让搜索结果命中展示顺序为 title>brand>category_lines，那么我们配置的业务表达式为

  text_relevance(f_title)*3 +  text_relevance(fuzzy_brand)*2 + text_relevance(fuzzy_category_lines)
  

  此时搜索语句对应为

  query=f_title:"运动鞋" OR fuzzy_brand:"运动鞋" OR fuzzy_cates:"运动鞋"
  

  

  可以看出使用了 text_relevance 后会对三个索引进行加权算分。

数据采集

针对各端调用搜索时使用

• biz：来源，wechatshop、miniprogram、pc、ios、android
• userId：用户
• fromReqId：下拉提示点击进入搜索的 request id

当用户点击时记录

• 搜索的 requestId
• 商品 id
• 用户 id

主数据同步

我们采用的建立一个搜索宽表，存在 MySQL 中。

全量更新：每天凌晨 1 点钟进行同步，可手动触发，正向反向同步搜索宽表。

增量更新：针对主数据变更近实时更新，会通过监听主数据的 binlog 同步到搜索宽表中，OpenSearch 会自动将宽表中变化的数据同步到索引。

踩坑处理

1. 模糊分析不够用怎么办？

   对 SHORT_TEXT 的模糊分词不支持配置查询分析，如果出现 badcase 无法处理，那么可以增加一个 TEXT 的索引进行分析器配置，具体文章。

2. 搜索关键词中有\特殊符号怎么办？

   使用反斜杠进行转义，如搜索H'S需要处理成H\'S进行搜索

3. 如何识别用户搜索的是款号？

   因为款号这类属于精准搜素，最好是单独配置索引，默认程序并不知道用户输入的是款号还是关键词，那么需要定义什么是款号，这需要在商品系统中把在售商品款号查出来进行归类，比如我们定义的款号规则为纯数字或者数字+款号，那么当关键词匹配到了这个规则说明用户此时搜索即为款号。

总结

搜索核心离不开分词、相关性算分，OpenSearch 内置了大量的 分析器 以及相关性搜索实践

欢迎交流搜索相关问题 ahianzhang@gamil.com