QueryProcessor - OpenSearch - Centro de documentación de Alibaba Cloud

Un QueryProcessor define una regla de análisis de consultas para una aplicación de OpenSearch. Especifica qué procesadores aplicar, a qué índices se dirige la regla y si esta es la regla predeterminada activa.

Estructura

{
    "name": "qp_lsh_test_1",
    "domain": "GENERAL",
    "processors": [{
        "name": "stop_word",
        "use_system_dictionary": true,
        "intervention_dictionary": ""
    }],
    "indexes": [
        "default"
    ],
    "active": true
}

Campo	Tipo	Descripción
`name`	String	Nombre de la regla de análisis de consultas. Admite letras minúsculas, dígitos y guiones bajos (`_`). Debe comenzar con una letra minúscula. Longitud máxima: 16 caracteres.
`domain`	String	Dominio industrial al que se aplica la regla. Valores válidos: `GENERAL`, `ECOMMERCE`, `IT_CONTENT`.
`processors[]`	Object	Procesadores que se aplican en esta regla. Cada entrada es un objeto Processor. Consulte la sección Processor a continuación.
`indexes`	Array	Índices a los que se aplica esta regla.
`active`	Boolean	Indica si esta regla es la regla de análisis de consultas predeterminada.

Processor

Un procesador define una función individual de análisis de consultas y su configuración.

OpenSearch admite seis tipos de procesadores:

Nombre del procesador	Función
`stop_word`	Filtrado de palabras vacías
`spell_check`	Corrección ortográfica
`term_weighting`	Análisis de peso de términos
`synonym`	Configuración de sinónimos
`category_prediction`	Predicción de categorías; consulte Predicción de categorías
`ner`	Reconocimiento de entidades nombradas (NER); consulte NER

Campos

{
    "name": "stop_word",
    "use_system_dictionary": true,
    "intervention_dictionary": ""
}

Campo	Tipo	Descripción
`name`	String	Tipo de procesador. Valores válidos: `stop_word`, `spell_check`, `term_weighting`, `synonym`, `category_prediction`, `ner`.
`use_system_dictionary`	Boolean	Especifica si se usan los diccionarios integrados.
`intervention_dictionary`	String	Nombre del diccionario de intervención. Déjelo en blanco si no aplica.

Predicción de categorías

Use el procesador category_prediction para aplicar un modelo entrenado de predicción de categorías.

Campos

{
    "name": "stop_word",
    "categoryPrediction": 12345,
    "projectId": 12346
}

Campo	Tipo	Descripción
`name`	String	Debe ser `category_prediction`.
`categoryPrediction`	Integer	ID del modelo de predicción de categorías.
`projectId`	Integer	ID del proyecto de algoritmos.

NER

Use el procesador ner para aplicar el reconocimiento de entidades nombradas (NER) y controlar la prioridad de los tipos de entidades reconocidas.

Campos

{
    "name": "stop_word",
    "use_system_dictionary": true,
    "intervention_dictionary": "",
    "priorities": [{
        "priority": "HIGH",
        "tag": "test",
        "order": 1
    }]
}

Campo	Tipo	Descripción
`name`	String	Debe ser `ner`.
`use_system_dictionary`	Boolean	Especifica si se usan los diccionarios integrados.
`intervention_dictionary`	String	Nombre del diccionario de intervención. Déjelo en blanco si no aplica.
`priorities[]`	Object	Configuración de prioridad para los tipos de entidades.
`priorities[].priority`	String	Nivel de prioridad. Valores válidos: `HIGH`, `MIDDLE`, `LOW`.
`priorities[].tag`	String	Nombre interno del tipo de entidad.
`priorities[].order`	Integer	Orden dentro de los tipos de entidad que comparten el mismo nivel de prioridad. Un valor menor indica mayor prioridad. Valor predeterminado: `0`.