Apa itu QueryProcessor - OpenSearch - Alibaba Cloud Documentation Center

QueryProcessor mendefinisikan aturan analisis kueri untuk aplikasi OpenSearch, mencakup processor yang diterapkan, indeks target aturan tersebut, serta statusnya sebagai aturan default aktif.

Struktur

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

Field	Type	Description
`name`	String	Nama aturan analisis kueri. Dapat berisi huruf kecil, angka, dan garis bawah (`_`). Harus dimulai dengan huruf kecil. Maksimal 16 karakter.
`domain`	String	Domain industri tempat aturan ini berlaku. Nilai yang valid: `GENERAL`, `ECOMMERCE`, `IT_CONTENT`.
`processors[]`	Object	Processor yang diterapkan dalam aturan ini. Setiap entri merupakan objek Processor. Lihat Processor di bawah.
`indexes`	Array	Indeks yang menjadi target aturan ini.
`active`	Boolean	Menentukan apakah aturan ini merupakan aturan analisis kueri default.

Processor

Processor mendefinisikan satu fitur analisis kueri beserta konfigurasinya.

OpenSearch mendukung enam jenis processor:

Processor name	Feature
`stop_word`	Filtering kata stop
`spell_check`	Koreksi ejaan
`term_weighting`	Analisis bobot kata kunci
`synonym`	Konfigurasi sinonim
`category_prediction`	Prediksi kategori — lihat Prediksi kategori
`ner`	Pengenalan Entitas Bernama (Named Entity Recognition/NER) — lihat NER

Fields

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

Field	Type	Description
`name`	String	Jenis processor. Nilai yang valid: `stop_word`, `spell_check`, `term_weighting`, `synonym`, `category_prediction`, `ner`.
`use_system_dictionary`	Boolean	Menentukan apakah akan menggunakan kamus bawaan.
`intervention_dictionary`	String	Nama kamus intervensi. Biarkan kosong jika tidak berlaku.

Prediksi kategori

Gunakan processor category_prediction untuk menerapkan model prediksi kategori yang telah dilatih.

Fields

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

Field	Type	Description
`name`	String	Harus bernilai `category_prediction`.
`categoryPrediction`	Integer	ID model prediksi kategori.
`projectId`	Integer	ID Proyek algoritma.

NER

Gunakan processor ner untuk menerapkan Named Entity Recognition (NER) dan mengatur prioritas tipe entitas yang dikenali.

Fields

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

Field	Type	Description
`name`	String	Harus bernilai `ner`.
`use_system_dictionary`	Boolean	Menentukan apakah akan menggunakan kamus bawaan.
`intervention_dictionary`	String	Nama kamus intervensi. Biarkan kosong jika tidak berlaku.
`priorities[]`	Object	Pengaturan prioritas untuk tipe entitas.
`priorities[].priority`	String	Tingkat prioritas. Nilai yang valid: `HIGH`, `MIDDLE`, `LOW`.
`priorities[].tag`	String	Nama internal tipe entitas.
`priorities[].order`	Integer	Peringkat di antara tipe entitas yang memiliki tingkat prioritas sama. Nilai lebih rendah berarti prioritas lebih tinggi. Default: `0`.