


Carian kabur dan pelaksanaan carian semantik berdasarkan Elasticsearch dalam PHP
Pelaksanaan carian kabur dan carian semantik berdasarkan Elasticsearch dalam PHP memerlukan contoh kod khusus
Dalam persekitaran Internet moden, fungsi carian telah menjadi salah satu fungsi yang diperlukan untuk pelbagai aplikasi. Carian kabur tradisional selalunya hanya boleh melakukan padanan mudah berdasarkan kata kunci, tetapi kurang memahami niat pengguna. Carian semantik boleh menangkap niat pengguna dengan lebih baik dan memberikan hasil carian yang lebih tepat. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan cara menggunakan Elasticsearch untuk melaksanakan carian kabur dan carian semantik dalam PHP, dan memberikan contoh kod khusus.
Elasticsearch ialah enjin carian sumber terbuka berdasarkan Lucene, yang menyediakan fungsi carian yang kaya dan sokongan carian teragih yang cekap. Dalam PHP, kita boleh menggunakan perpustakaan pelanggan rasmi yang disediakan oleh Elasticsearch - Elasticsearch-PHP untuk berinteraksi dengan Elasticsearch.
Pertama, kita perlu memperkenalkan perpustakaan Elasticsearch-PHP ke dalam projek PHP. Ia boleh dipasang melalui Komposer. Anda hanya perlu menambah kebergantungan berikut pada fail composer.json dalam direktori akar projek:
{ "require": { "elasticsearch/elasticsearch": "^7.0" } }
Kemudian laksanakan perintah composer install
untuk memasang. composer install
命令进行安装。
接下来,我们需要与 Elasticsearch 建立连接。在 PHP 中,可以通过以下代码来实现:
<?php require 'vendor/autoload.php'; $client = ElasticsearchClientBuilder::create() ->setHosts(['localhost:9200']) // 修改为 Elasticsearch 的地址和端口 ->build(); ?>
以上代码中的 localhost:9200
是 Elasticsearch 服务的地址和端口,默认情况下 Elasticsearch 监听地址为 localhost,端口为 9200。如果 Elasticsearch 运行在其他机器上或者端口不同,需要修改为相应的值。
现在,我们可以开始实现模糊搜索的功能了。以下是一个简单的例子:
<?php require 'vendor/autoload.php'; $client = ElasticsearchClientBuilder::create() ->setHosts(['localhost:9200']) ->build(); $params = [ 'index' => 'my_index', 'body' => [ 'query' => [ 'match' => [ 'title' => [ 'query' => '搜索关键字', 'fuzziness' => 'AUTO', ], ], ], ], ]; $response = $client->search($params); foreach ($response['hits']['hits'] as $hit) { echo $hit['_source']['title'] . " "; } ?>
以上代码中的 my_index
是 Elasticsearch 中的一个索引,title
是一个字段名。我们通过 match
查询来进行模糊搜索,利用 fuzziness
参数来设置模糊匹配的程度。AUTO
表示让 Elasticsearch 自动判断模糊匹配程度。
当然,如果需要更加复杂的搜索功能,还可以使用 Elasticsearch 提供的其他查询类型,比如 multi_match
、bool
等。具体的使用方法可以参考 Elasticsearch 的官方文档。
接下来,我们将介绍如何实现语义搜索的功能。为了实现语义搜索,我们需要借助一个叫做 Elasticsearch 的插件——Elasticsearch Elasticsearch-Elasticsearch-DSL。该插件提供了可以通过 PHP 构建复杂查询的 DSL(Domain Specific Language)。
首先,我们需要修改 composer.json 文件,添加以下依赖:
{ "require": { "elasticsearch/elasticsearch": "^7.0", "elastic/elasticsearch-dsl": "^8.0" } }
然后执行 composer install
命令进行安装。
接下来,我们可以使用 Elasticsearch-Elasticsearch-DSL 来构建语义查询。以下是一个简单的例子:
<?php require 'vendor/autoload.php'; use ElasticsearchClientBuilder; use ElasticsearchDSLSearch; $client = ClientBuilder::create() ->setHosts(['localhost:9200']) ->build(); $search = new Search(); $search->addQuery( (new ElasticsearchElasticsearchDSLQueryMultiMatchQuery('搜索关键词', ['title', 'content'])) ->setFuzziness('AUTO') ); $params = [ 'index' => 'my_index', 'body' => $search->toArray(), ]; $response = $client->search($params); foreach ($response['hits']['hits'] as $hit) { echo $hit['_source']['title'] . " "; } ?>
以上代码中的 title
和 content
是 Elasticsearch 中的字段名,我们通过 MultiMatchQuery
rrreee
localhost:9200
dalam kod di atas ialah alamat dan port perkhidmatan Elasticsearch Secara lalai, alamat pendengaran Elasticsearch ialah localhost dan port ialah 9200. Jika Elasticsearch dijalankan pada mesin lain atau port berbeza, ia perlu diubah suai kepada nilai yang sepadan. 🎜🎜Kini, kita boleh mula melaksanakan fungsi carian kabur. Berikut ialah contoh mudah: 🎜rrreee🎜 my_index
dalam kod di atas ialah indeks dalam Elasticsearch dan title
ialah nama medan. Kami melakukan carian kabur melalui pertanyaan padan
dan menggunakan parameter fuzziness
untuk menetapkan tahap padanan kabur. AUTO
bermaksud membenarkan Elasticsearch menentukan secara automatik tahap padanan kabur. 🎜🎜Sudah tentu, jika anda memerlukan fungsi carian yang lebih kompleks, anda juga boleh menggunakan jenis pertanyaan lain yang disediakan oleh Elasticsearch, seperti multi_match
, bool
, dsb. Untuk kaedah penggunaan khusus, sila rujuk kepada dokumentasi rasmi Elasticsearch. 🎜🎜Seterusnya, kami akan memperkenalkan cara melaksanakan fungsi carian semantik. Untuk melaksanakan carian semantik, kita perlu menggunakan pemalam yang dipanggil Elasticsearch-Elasticsearch Elasticsearch-Elasticsearch-DSL. Pemalam ini menyediakan DSL (Bahasa Khusus Domain) yang boleh membina pertanyaan kompleks melalui PHP. 🎜🎜Mula-mula, kita perlu mengubah suai fail composer.json dan menambah kebergantungan berikut: 🎜rrreee🎜 Kemudian laksanakan perintah composer install
untuk memasangnya. 🎜🎜Seterusnya, kita boleh menggunakan Elasticsearch-Elasticsearch-DSL untuk membina pertanyaan semantik. Berikut ialah contoh mudah: 🎜rrreee🎜MultiMatchQuery
Pertanyaan berbilang medan dengan darjah set padanan kabur. 🎜🎜Melalui contoh kod di atas, kita boleh menggunakan Elasticsearch untuk melaksanakan carian kabur dan fungsi carian semantik dalam PHP. Sudah tentu, dalam senario perniagaan sebenar, fungsi carian boleh dioptimumkan lagi dan dikembangkan untuk mencapai hasil carian yang lebih tepat dan cekap. Harap artikel ini membantu anda! 🎜Atas ialah kandungan terperinci Carian kabur dan pelaksanaan carian semantik berdasarkan Elasticsearch dalam PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Cara menggunakan Elasticsearch dan PHP untuk carian dan pengesyoran produk Pengenalan: Dalam bidang e-dagang hari ini, sistem carian dan pengesyoran yang baik adalah sangat penting untuk pengguna. Elasticsearch ialah enjin carian sumber terbuka yang berkuasa dan fleksibel Digabungkan dengan PHP sebagai bahasa pembangunan bahagian belakang, ia boleh menyediakan carian produk yang cekap dan fungsi pengesyoran yang diperibadikan untuk tapak web e-dagang. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Elasticsearch dan PHP untuk melaksanakan fungsi carian dan pengesyoran produk, dan lampirkan

ChatGPTJava: Bagaimana untuk membina enjin carian semantik yang tepat, memerlukan contoh kod khusus Pengenalan: Dengan perkembangan pesat Internet dan pertumbuhan maklumat yang meletup, orang ramai sering menghadapi hasil carian yang tidak berkualiti dan tidak konsisten dalam proses mendapatkan maklumat yang diperlukan. Soalan tepat. Untuk memberikan hasil carian yang lebih tepat dan cekap, enjin carian semantik telah wujud. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan ChatGPTJava untuk membina enjin carian semantik yang tepat dan memberikan contoh kod khusus. 1. Memahami ChatGPTJ

Cara menggunakan Elasticsearch dan PHP untuk membina log masuk pengguna dan sistem pengurusan kebenaran Pengenalan: Dalam era Internet semasa, log masuk pengguna dan pengurusan kebenaran adalah salah satu fungsi yang diperlukan untuk setiap laman web atau aplikasi. Elasticsearch ialah enjin carian teks penuh yang berkuasa dan fleksibel, manakala PHP ialah bahasa skrip bahagian pelayan yang digunakan secara meluas. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggabungkan Elasticsearch dan PHP untuk membina log masuk pengguna dan sistem pengurusan kebenaran yang mudah

PHPElasticsearch: Bagaimana untuk menggunakan pemetaan dinamik untuk mencapai keupayaan carian yang fleksibel? Pengenalan: Fungsi carian adalah bahagian penting dalam membangunkan aplikasi moden. Elasticsearch ialah enjin carian dan analisis berkuasa yang menyediakan fungsi yang kaya dan pemodelan data yang fleksibel. Dalam artikel ini, kami akan menumpukan pada cara menggunakan pemetaan dinamik untuk mencapai keupayaan carian yang fleksibel. 1. Pengenalan kepada pemetaan dinamik Dalam Elasticsearch, pemetaan (mapp

Gambaran keseluruhan cara menggunakan API Amap dalam PHP untuk melaksanakan carian kabur bagi nama tempat: Apabila membangunkan aplikasi berdasarkan lokasi geografi, kadangkala perlu melakukan carian kabur berdasarkan nama tempat yang dimasukkan oleh pengguna dan mengembalikan hasil carian. . Amap menyediakan set API yang kaya yang boleh melaksanakan fungsi ini dengan mudah. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan API Amap dalam PHP untuk melaksanakan carian kabur bagi nama tempat dan memberikan anda contoh kod. Langkah: Dapatkan kunci pembangun API Amap Pertama, anda perlu membuka platform terbuka Amap

Cara menggunakan PHP dan Elasticsearch untuk mencapai hasil carian yang diserlahkan Pengenalan: Dalam dunia Internet moden, enjin carian telah menjadi cara utama untuk orang ramai mendapatkan maklumat. Untuk meningkatkan kebolehbacaan dan pengalaman pengguna hasil carian, menyerlahkan kata kunci carian telah menjadi keperluan biasa. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP dan Elasticsearch untuk mencapai hasil carian yang diserlahkan. 1. Persediaan Sebelum memulakan, kita perlu memastikan PHP dan Elasticsearch telah dipasang dan dikonfigurasikan dengan betul.

Kajian mendalam sintaks pertanyaan Elasticsearch dan pengenalan praktikal: Elasticsearch ialah enjin carian sumber terbuka berdasarkan Lucene Ia digunakan terutamanya untuk carian dan analisis yang diedarkan Ia digunakan secara meluas dalam carian teks penuh data berskala besar , sistem pengesyoran dan senario lain. Apabila menggunakan Elasticsearch untuk pertanyaan data, penggunaan fleksibel sintaks pertanyaan adalah kunci untuk meningkatkan kecekapan pertanyaan. Artikel ini akan menyelidiki sintaks pertanyaan Elasticsearch dan memberikannya berdasarkan kes sebenar.

Ringkasan analisis log dan pemantauan pengecualian berdasarkan Elasticsearch dalam PHP: Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan pangkalan data Elasticsearch untuk analisis log dan pemantauan pengecualian. Melalui contoh kod PHP ringkas, ia menunjukkan cara untuk menyambung ke pangkalan data Elasticsearch, menulis data log ke pangkalan data dan menggunakan fungsi pertanyaan kuat Elasticsearch untuk menganalisis dan memantau anomali dalam log. Pengenalan: Analisis log dan pemantauan pengecualian adalah
