Laravel Scout Elasticsearch 教程
2024-08-21 07:28:43作者:钟日瑜
项目介绍
Laravel Scout Elastic 是一个用于 Laravel 框架的扩展包,它允许开发者轻松地将 Elasticsearch 作为搜索引擎集成到 Laravel Scout 中。该工具旨在提供高效且灵活的全文搜索解决方案,通过利用Elasticsearch的强大特性来增强应用程序的搜索功能。
项目快速启动
环境准备
确保你的系统已安装了 Laravel 8 或更高版本,并配置好 Elasticsearch。
安装步骤
-
添加依赖:
composer require ericktamayo/laravel-scout-elastic -
服务提供者注册: 打开
config/app.php,在providers数组中添加以下条目:ErickTamayo\ScoutElastic\ScoutElasticServiceProvider::class, -
配置 Laravel Scout: 在
.env文件中,设置 Scout 的驱动为elastic:SCOUT_DRIVER=elastic -
发布配置: 发布此扩展包的配置文件:
php artisan vendor:publish --provider="ErickTamayo\ScoutElastic\ScoutElasticServiceProvider" --tag=config -
基本配置: 在发布的配置文件
config/scout_elastic.php中,配置 Elasticsearch 的连接信息。 -
迁移索引(如果需要自定义索引): 你可以根据实际需求创建或调整索引结构。
-
启用模型搜索: 对于想要支持搜索的Eloquent模型,使用
Searchabletrait:use Laravel\Scout\Searchable; class Product extends Model { use Searchable; } -
同步数据至Elasticsearch: 首次使用时,需同步现有数据:
php artisan scout:import "App\Models\Product"
查询示例
在控制器或任何需要进行搜索的地方:
use App\Models\Product;
$searchTerm = 'iPhone';
$products = Product::search($searchTerm)->get();
应用案例和最佳实践
- 多条件搜索:利用Laravel Scout提供的API实现复杂查询逻辑。
- 权重排序:为不同字段分配不同的权重以优化结果排序。
- 实时搜索反馈:构建前端实时搜索体验,即时展示搜索建议。
- 过滤与分面搜索:为用户提供基于属性的筛选选项,提升用户体验。
典型生态项目
在使用 Laravel Scout Elastic 的场景下,典型的生态项目包括电子商务平台、新闻聚合器、大型论坛或博客系统等,这些应用场景高度依赖高效的全文检索和复杂的搜索逻辑。通过结合Laravel的优雅和Elasticsearch的高性能,开发者可以构建出响应迅速、功能丰富的搜索界面,满足用户对搜索速度和精确度的需求。
确保在生产环境部署前充分测试所有配置和搜索性能,充分利用Elasticsearch的监控和调优工具,以达到最佳性能。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
308
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.19 K
653
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878