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dsSchoolBuddy/ElasticSearch/Utils/EsSearchUtil.py

@@ -0,0 +1,54 @@
+import logging
+
+from ElasticSearch.Utils.ElasticsearchConnectionPool import ElasticsearchConnectionPool
+
+# 初始化日志
+logger = logging.getLogger(__name__)
+logger.setLevel(logging.INFO)
+
+class EsSearchUtil:
+    def __init__(self, es_config):
+        """
+                初始化Elasticsearch搜索工具
+                :param es_config: Elasticsearch配置字典，包含hosts, username, password, index_name等
+                """
+        self.es_config = es_config
+
+        # 初始化连接池
+        self.es_pool = ElasticsearchConnectionPool(
+            hosts=es_config['hosts'],
+            basic_auth=es_config['basic_auth'],
+            verify_certs=es_config.get('verify_certs', False),
+            max_connections=50
+        )
+
+        self.index_name = es_config['index_name']
+        logger.info(f"EsSearchUtil初始化成功，索引名称: {self.index_name}")
+
+    def text_search(self, query, size=10):
+        # 从连接池获取连接
+        conn = self.es_pool.get_connection()
+        try:
+            # 使用连接执行搜索
+            result = conn.search(
+                index=self.es_config['index_name'],
+                query={"match": {"user_input": query}},
+                size=size
+            )
+            return result
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"文本搜索失败: {str(e)}")
+            raise
+        finally:
+            # 释放连接回连接池
+            self.es_pool.release_connection(conn)
+
+    def hybrid_search(self, query, size=10):
+        # 注意：混合搜索方法需要更新以使用火山引擎API计算向量
+        # 此处保留方法框架，具体实现需要根据火山引擎API进行调整
+        pass
+
+# 以下功能已删除，建议通过火山引擎API实现向量计算：
+# 1. 本地模型加载和相关配置 (KeyedVectors)
+# 2. text_to_embedding方法 (基于本地模型的向量计算)
+# 3. vector_search方法 (使用本地模型向量的搜索)

dsSchoolBuddy/Start.py

@@ -15,7 +15,7 @@ from starlette.responses import StreamingResponse
 from starlette.staticfiles import StaticFiles
 
 from Config import Config
-from Util.EsSearchUtil import *
+from ElasticSearch.Utils.EsSearchUtil import *
 from Util.MySQLUtil import init_mysql_pool
 
 # 初始化日志