Elastic Search UI v1.24.0 版本深度解析:全新架构与搜索体验升级
2025-06-25 00:52:26作者:卓炯娓
Elastic Search UI 是一个强大的前端搜索组件库,它能够帮助开发者快速构建现代化的搜索界面。该项目基于 Elasticsearch 的强大搜索能力,提供了开箱即用的 UI 组件和连接器,使开发者能够专注于业务逻辑而非底层搜索实现。
核心架构革新:告别 Searchkit,拥抱 ApiClient
本次 v1.24.0 版本最重大的变革是彻底移除了对 Searchkit SDK 的依赖,转而采用全新的内部 ApiClient 架构。这一改变为 Elasticsearch 连接器带来了显著的改进:
- 可维护性提升:新架构代码结构更清晰,模块化程度更高,便于长期维护和功能扩展
- 定制灵活性增强:开发者现在可以更轻松地自定义搜索请求和响应处理逻辑
- 包体积优化:移除 Searchkit 依赖后,整体包体积减小,应用加载速度得到提升
搜索功能全面升级
智能补全与过滤器集成
新版本为自动补全功能增加了过滤器支持,这意味着:
- 用户在进行搜索输入时,补全结果可以智能地结合当前应用的筛选条件
- 开发者现在可以在自动补全请求中传递过滤器参数,实现上下文相关的补全建议
- 搜索结果与过滤条件的联动更加紧密,提升了搜索的精准度
高级查询定制能力
通过引入以下新特性,开发者获得了前所未有的查询控制权:
- getQueryFn:允许完全自定义查询构建逻辑
- 请求拦截钩子:包括 interceptSearchRequest、interceptAutocompleteResultsRequest 和 interceptAutocompleteSuggestionsRequest,可以在请求发送前进行修改
- 这些功能取代了原有的 postProcessRequestBodyFn,提供了更细粒度的控制点
容错搜索体验
新增的 fuzziness: true 选项为搜索查询和自动补全带来了容错能力:
- 当用户输入存在拼写错误时,系统仍能返回相关结果
- 这一功能特别适合处理用户输入不确定的场景
- 开发者可以灵活控制是否启用这一特性,平衡精准度和容错性
技术生态适配与优化
React 19 全面支持
项目紧跟 React 生态发展,将 react 和 react-dom 的 peer 依赖升级至 v19 版本:
- 确保与最新 React 特性的兼容性
- 为使用 Concurrent Features 等新特性的应用提供支持
- 保持了与旧版 React 的向后兼容性
构建与交付优化
工程化方面的重要改进包括:
- 生产环境包体积显著减小,通过 tsup 实现代码最小化
- 移除了生产环境中的源映射文件,保护代码安全
- 提供了 ApiProxyConnector 的专用入口点,优化按需加载
问题修复与行为改进
本次版本修复了若干关键问题:
- 查询与过滤器联动:修正了无匹配查询时仍返回过滤器结果的问题,现在过滤器会与查询条件协同工作
- 面筛选类型处理:修复了 Elasticsearch 连接器中面筛选类型(none、any、all)的错误行为
- 范围过滤器支持:新增了对范围过滤器的完整支持,丰富了筛选能力
开发者体验提升
文档和示例方面也有显著改进:
- 重新组织了 Elasticsearch 连接器的文档结构
- 弱化了 App Search 和 Workplace Search 连接器的文档比重
- 增加了更多实用示例和最佳实践指南
总结
Elastic Search UI v1.24.0 是一次重要的架构革新和功能升级。通过全新的 ApiClient 架构、增强的查询定制能力和改进的过滤器支持,它为开发者提供了更强大、更灵活的工具来构建现代搜索体验。同时,对 React 19 的支持和构建优化确保了项目能够融入最新的前端技术生态。这些改进使得 Elastic Search UI 在搜索解决方案领域保持了领先地位,是构建企业级搜索界面的理想选择。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
533
3.75 K
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
12
1
🔥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
67
20
暂无简介
Dart
773
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
342
406
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++
886
596
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178