dsProject/dsSchoolBuddy/ElasticSearch/T3_InsertData.py

import hashlib  # 导入哈希库
import time
import warnings

from elasticsearch import Elasticsearch
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings  # 直接导入嵌入模型
from pydantic import SecretStr  # 用于包装API密钥

from Config import Config

# 抑制HTTPS相关警告
warnings.filterwarnings('ignore', message='Connecting to .* using TLS with verify_certs=False is insecure')
warnings.filterwarnings('ignore', message='Unverified HTTPS request is being made to host')


def insert_long_text_to_es(long_text: str, tags: list = None) -> bool:
    """
    将长文本向量化并插入到Elasticsearch，基于文本内容哈希实现去重
    
    参数:
        long_text: 要插入的长文本
        tags: 可选的标签列表
    
    返回:
        bool: 插入是否成功
    """
    try:
        # 1. 初始化Elasticsearch连接
        es = Elasticsearch(
            hosts=Config.ES_CONFIG['hosts'],
            basic_auth=Config.ES_CONFIG['basic_auth'],
            verify_certs=False
        )

        # 2. 检查索引是否存在，不存在则创建
        index_name = Config.ES_CONFIG['index_name']
        if not es.indices.exists(index=index_name):
            # 定义mapping结构
            mapping = {
                "mappings": {
                    "properties": {
                        "embedding": {
                            "type": "dense_vector",
                            "dims": 1024,  # 根据实际embedding维度调整
                            "index": True,
                            "similarity": "l2_norm"
                        },
                        "user_input": {"type": "text"},
                        "tags": {
                            "type": "object",
                            "properties": {
                                "tags": {"type": "keyword"},
                                "full_content": {"type": "text"}
                            }
                        },
                        "timestamp": {"type": "date"}
                    }
                }
            }
            es.indices.create(index=index_name, body=mapping)
            print(f"索引 '{index_name}' 创建成功")

        # 3. 生成文本内容的哈希值作为文档ID（实现去重）
        doc_id = hashlib.md5(long_text.encode('utf-8')).hexdigest()
        print(f"文本哈希值: {doc_id}")

        # 4. 检查文档是否已存在
        if es.exists(index=index_name, id=doc_id):
            print(f"文档已存在，跳过插入: {doc_id}")
            return True

        # 5. 准备标签
        if tags is None:
            tags = ["general_text"]
        tags_dict = {"tags": tags, "full_content": long_text}

        # 6. 获取当前时间
        timestamp = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())

        # 7. 直接创建嵌入模型并生成向量
        embeddings = OpenAIEmbeddings(
            model=Config.EMBED_MODEL_NAME,
            base_url=Config.EMBED_BASE_URL,
            api_key=SecretStr(Config.EMBED_API_KEY)
        )

        # 8. 生成文本嵌入向量
        embedding = embeddings.embed_documents([long_text])[0]

        # 9. 准备文档数据
        doc = {
            'tags': tags_dict,
            'user_input': long_text[:500],  # 取前500个字符作为摘要
            'timestamp': timestamp,
            'embedding': embedding
        }

        # 10. 插入数据到Elasticsearch（使用哈希值作为ID）
        es.index(index=index_name, id=doc_id, document=doc)
        print(f"长文本数据插入成功: {doc_id}")
        return True
    except Exception as e:
        print(f"插入数据失败: {e}")
        return False


def main():
    # 示例1：插入单个长文本
    long_text = """混凝土是一种广泛使用的建筑材料，由水泥、砂、石子和水混合而成。它具有高强度、耐久性和良好的可塑性，被广泛应用于建筑、桥梁、道路等土木工程领域。

混凝土的历史可以追溯到古罗马时期，当时人们使用火山灰、石灰和碎石混合制成类似混凝土的材料。现代混凝土技术始于19世纪，随着波特兰水泥的发明而得到快速发展。

混凝土的性能取决于其配合比，包括水灰比、砂率等参数。水灰比是影响混凝土强度的关键因素，较小的水灰比通常会产生更高强度的混凝土。

为了改善混凝土的性能，常常会添加各种外加剂，如减水剂、早强剂、缓凝剂等。此外，还可以使用纤维增强、聚合物改性等技术来提高混凝土的韧性和耐久性。

在施工过程中，混凝土需要适当的养护，以确保其强度正常发展。养护措施包括浇水、覆盖保湿、蒸汽养护等。

随着建筑技术的发展，高性能混凝土、自密实混凝土、再生骨料混凝土等新型混凝土不断涌现，为土木工程领域提供了更多的选择。"""
    tags = ["test", "hash_deduplication"]
    insert_long_text_to_es(long_text, tags)



if __name__ == "__main__":
    main()