MiniSearch 中如何处理同义词扩展与组合搜索
2025-06-08 15:14:32作者:胡唯隽
在构建客户端搜索功能时,我们经常需要处理同义词扩展和组合搜索的需求。本文将以 MiniSearch 为例,介绍如何优雅地实现同时支持同义词扩展和 AND 组合搜索的功能。
问题背景
假设我们需要构建一个支持度量单位转换的搜索功能,用户可能输入"1/8th oz"或"3.5g"这样的查询。我们希望搜索能够识别这些同义词,同时还能支持组合查询如"cherry eighth"。
初始解决方案
开发者最初尝试使用 processTerm 方法来标准化度量单位,例如将"1/8th oz"转换为["eighth", "1/8th", "3.5g"]。当使用 combineWith: "OR" 时,这种方法工作良好。但当切换到 combineWith: "AND" 进行组合搜索时,由于额外的同义词标记会导致搜索结果被错误过滤。
优化方案
更优雅的解决方案是在索引阶段进行同义词扩展,而在搜索阶段保持原始查询不变:
const miniSearch = new MiniSearch({
fields: [/* 字段定义 */],
// 索引阶段使用自定义的同义词处理
processTerm: customProcessTerm,
searchOptions: {
// 搜索阶段使用默认处理
processTerm: MiniSearch.getDefault('processTerm')
}
})
工作原理
-
索引阶段:文档中的文本会被
customProcessTerm处理,扩展出所有同义词。例如:- "1/8th oz" → ["1", "one", "8th", "eighth", "oz"]
- "3.5g" → ["3.5", "three point five", "g", "gram"]
-
搜索阶段:查询词保持原样处理,不进行同义词扩展。例如:
- 查询"cherry eighth" → ["cherry", "eighth"]
- 查询"cherry 1/8th" → ["cherry", "1", "8th"]
这样,使用 combineWith: "AND" 时,系统会正确匹配同时包含查询词的文档,而不会因为同义词扩展导致匹配失败。
技术优势
- 搜索精度高:AND 组合查询能准确找到同时包含所有查询词的文档
- 索引覆盖广:同义词扩展确保了各种表达方式都能被检索到
- 性能优化:同义词处理只在索引阶段执行一次,搜索阶段保持高效
实现建议
在实际实现 customProcessTerm 时,可以考虑:
function customProcessTerm(term) {
// 处理度量单位转换
if (term === '1/8th') return ['1', 'one', '8th', 'eighth', '3.5', 'three point five']
if (term === 'oz') return ['oz', 'ounce', 'ounces', '28.35', 'twenty-eight point three five']
// 其他同义词处理...
return [term] // 默认返回原词
}
这种设计模式不仅适用于度量单位转换,还可以广泛应用于各种同义词处理场景,如产品规格、专业术语、多语言支持等。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 ZLIB 1.3 静态库 Windows x64 版本:高效数据压缩解决方案完全指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.69 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
136
165
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
233
309
暂无简介
Dart
596
130
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++
630
228
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
664
🎉 (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
1.06 K
615
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
195
72
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
665