Analyzer przygotowuje tekst do wyszukiwania, zamieniając go na tokeny: jednostki, często słowa, które można później dopasować.
Dla celowo skonfigurowanego procesu usuwania HTML, dzielenia słów i zamiany na małe litery:
<b>Blue Shoes</b>
-> Blue Shoes
-> [Blue, Shoes]
-> [blue, shoes]
Końcowe tokeny wyjaśniają, dlaczego małe shoes może pasować do oryginalnego wejścia. To własna konfiguracja przykładowa; nie każdy analyzer usuwa HTML.
W Kibana Dev Tools to żądanie pokaże tokeny procesu:
POST /_analyze
{
"char_filter": ["html_strip"],
"tokenizer": "standard",
"filter": ["lowercase"],
"text": "<b>Blue Shoes</b>"
}
Znajdź blue i shoes w zwróconych tokenach. Następnie testuj rzeczywiste akcenty, języki i kody produktów. Analiza podczas indeksowania przygotowuje zapisane termy, a podczas wyszukiwania zapytania użytkownika. Termy muszą być zgodne, nawet jeśli procesy są różne.
Biblioteka pytań rekrutacyjnych IT ze szczegółowymi odpowiedziami — od Juniora do Seniora.
Wesprzyj