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