部分字词搜索和包含特殊字符（连接符、通配符、正则表达式、模式）的模式

Artículo
08/03/2024

部分字词搜索是指由字词片段组成的查询，其中没有包含整个字词，而可能只是包含字词的开头、中间部分或末尾（有时称为前缀查询、中缀查询或后缀查询）。部分字词搜索可能包括片段的组合，其中通常包含特殊字符，例如属于查询字符串一部分的连接符、短划线或斜杠。常见的用例包括电话号码、URL、代码或带连字符的组合词的一部分。

如果索引没有表示要搜索的文本片段的标记，则部分字词和特殊字符可能会导致问题。在索引编制过程的词法分析阶段（假设使用默认的标准分析器），将丢弃特殊字符，拆分复合词，并删除空格。如果你要搜索的文本片段在词法分析期间被修改，则查询将会失败，因为找不到匹配项。考虑此示例：类似于 +1 (425) 703-6214 的电话号码（标记化为 "1"、"425"、"703"、"6214"）不会显示在 "3-62" 查询中，因为该内容并不实际存在于索引中。

解决方案是在索引编制期间调用一个分析器来保留完整的字符串（在必要的情况下包括空格和特殊字符），以便可以在查询字符串中包括空格和这些字符。使用完整未标记化的字符串可以为“开头为”或“结尾为”查询启用模式匹配，因此可以根据未经词法分析转换的字词评估你提供的模式。

如果需要支持调用已分析和未分析内容的搜索方案，请考虑在索引中创建两个字段，为每种方案各创建一个。一个字段用于词法分析。第二个字段使用保留内容的分析器存储原有字符串，该分析器会发出完整字符串标记以进行模式匹配。

关于部分术语搜索

Azure AI 搜索在索引中扫描完整的标记化字词，不会基于部分字词查找匹配项，除非你包括通配符占位符运算符（* 和 ?）或将查询格式设置为正则表达式。

部分字词是使用以下方法指定的：

正则表达式查询，可以是在 Apache Lucene 下有效的任何正则表达式。
进行前缀匹配的通配符运算符，指的是一种公认的模式，它包括一个字词的开头，后跟 * 或 ? 后缀运算符，例如，search=cap* 将匹配“Cap'n Jack's Waterfront Inn”或“Gacc Capital”。简单和完整的 Lucene 查询语法都支持前缀匹配。
进行中缀和后缀匹配的通配符，它将 * 和 ? 运算符置于字词的内部或开头，并需要使用正则表达式语法（表达式用正斜杠围起来）。例如，查询字符串 (search=/.*numeric.*/) 会返回将“alphanumeric”和“alphanumerical”作为后缀匹配项和中缀匹配项的结果。

对于正则表达式、通配符和模糊搜索，查询时不使用分析器。对于分析程序根据运算符和分隔符的存在检测到的这些查询形式，查询字符串不经词法分析便直接传递给引擎。对于这些查询形式，将忽略在字段上指定的分析器。

注意

当部分查询字符串在 URL 片段中包含诸如斜杠之类的字符时，你可能需要添加转义字符。在 JSON 中，使用反斜杠 \ 来转义正斜杠 /。因此，search=/.*microsoft.com\/azure\/.*/ 是 URL 片段“microsoft.com/azure/”的语法。

解决部分搜索/模式搜索的问题

如果需要根据片段、模式或特殊字符进行搜索，可将默认分析器替代为自定义分析器，后者按照更简单的标记化规则运行，在索引中保留整个字符串。

该方法如下所述：

定义第二个字段，以存储字符串的原有版本（假设在查询时需要已分析的和未分析的文本）
对各种可在适当粒度级别发出标记的分析器进行评估和选择
将分析器分配到字段
生成并测试索引

1 - 创建专用字段

分析器将确定如何在索引中标记化字词。由于分析器是按字段分配的，因此你可以在索引中创建字段，以针对不同的方案进行优化。例如，可以定义“featureCode”和“featureCodeRegex”，这样就可以先执行常规的全文搜索，再进行高级模式匹配。分配给每个字段的分析器将确定如何在索引中标记化每个字段的内容。

{
  "name": "featureCode",
  "type": "Edm.String",
  "retrievable": true,
  "searchable": true,
  "analyzer": null
},
{
  "name": "featureCodeRegex",
  "type": "Edm.String",
  "retrievable": true,
  "searchable": true,
  "analyzer": "my_custom_analyzer"
},

2 - 设置分析器

选择可生成完整字词标记的分析器时，以下分析器是常用选项：

分析器	行为
语言分析器	保留组合词或字符串、元音变化和动词形式中的连字符。如果查询模式包含短划线，则使用语言分析器可能已足够。
keyword	整个字段的内容将标记化为单个字词。
whitespace	仅在空白位置分隔。包含短划线或其他字符的字词被视为单个标记。
自定义分析器	（建议）创建自定义分析器可以指定标记器 (tokenizer) 和标记筛选器。以前的分析器必须按原样使用。使用自定义分析器可以选取要使用的标记器和标记筛选器。建议的组合是关键字标记器加小写标记筛选器。内置的关键字分析器本身不会将任何大写文本转换为小写，这可能导致查询失败。自定义分析器提供一个机制用于添加小写标记筛选器。

使用 REST 客户端，可以添加“测试分析器 REST 调用”来检查标记化输出。

该索引必须存在于搜索服务上，但它可以为空。对于现有的索引以及包含短划线或部分字词的字段，可以针对特定字词尝试各种分析器，以查看发出哪些标记。

首先，检查标准分析器，看默认情况下如何标记化字词。
```
{
"text": "SVP10-NOR-00",
"analyzer": "standard"
}
```

评估响应，以查看文本如何在索引中标记化。请注意小写每个术语、删除连字符以及将子字符串拆分成单独标记的方式。只有与这些标记匹配的查询才会在结果中返回此文档。包含“10-NOR”的查询会失败。

{
    "tokens": [
        {
            "token": "svp10",
            "startOffset": 0,
            "endOffset": 5,
            "position": 0
        },
        {
            "token": "nor",
            "startOffset": 6,
            "endOffset": 9,
            "position": 1
        },
        {
            "token": "00",
            "startOffset": 10,
            "endOffset": 12,
            "position": 2
        }
    ]
}

现在，请修改请求以使用 whitespace 或 keyword 分析器：
```
{
"text": "SVP10-NOR-00",
"analyzer": "keyword"
}
```
现在，响应包含单个大写的标记，其中包含作为字符串一部分保留的短划线。如果你需要基于某个模式或部分字词（例如 10-NOR）进行搜索，你会发现，查询引擎现在有了查找匹配项的基础。
```
{

    "tokens": [
        {
            "token": "SVP10-NOR-00",
            "startOffset": 0,
            "endOffset": 12,
            "position": 0
        }
    ]
}
```

重要

请注意，在生成查询树时，查询分析程序往往会将搜索表达式中的字词小写。如果使用的分析器在编制索引期间不会将文本输入小写，并且你未获得预期的结果，则原因可能就在于此。解决方法是根据下面的“使用自定义分析器”部分所述添加小写标记筛选器。

3 - 配置分析器

无论你是在评估分析器还是继续进行特定的配置，都需要在字段定义中指定分析器，如果未使用内置分析器，则可能还需要配置分析器本身。交换分析器时，通常需要重建索引（删除、重新创建并重新加载）。

使用内置分析器

可以在字段定义的 analyzer 属性中按名称指定内置分析器，而不需要在索引中进行其他配置。以下示例演示如何在字段中设置 whitespace 分析器。

有关其他方案以及其他内置分析器的详细信息，请参阅内置分析器。

    {
      "name": "phoneNumber",
      "type": "Edm.String",
      "key": false,
      "retrievable": true,
      "searchable": true,
      "analyzer": "whitespace"
    }

使用自定义分析器

如果使用自定义分析器，请在索引中使用用户定义的组合（其中包含分词器、标记筛选器和可能的配置设置）来定义该分析器。接下来，在字段定义中引用它，就像引用内置分析器一样。

如果目标是完整字词标记化，我们建议使用一个由关键字标记器和小写标记筛选器组成的自定义分析器。

关键字标记器为字段的整个内容创建单个标记。
小写标记筛选器将大写字母转换为小写文本。查询分析程序通常将任何大写文本输入小写。小写过程可将包含标记化字词的输入均匀化。

以下示例演示了一个提供关键字标记器和小写标记筛选器的自定义分析器。

{
"fields": [
  {
    "name": "accountNumber",
    "analyzer":"myCustomAnalyzer",
    "type": "Edm.String",
    "searchable": true,
    "filterable": true,
    "retrievable": true,
    "sortable": false,
    "facetable": false
  }
],

"analyzers": [
  {
    "@odata.type":"#Microsoft.Azure.Search.CustomAnalyzer",
    "name":"myCustomAnalyzer",
    "charFilters":[],
    "tokenizer":"keyword_v2",
    "tokenFilters":["lowercase"]
  }
],
"tokenizers":[],
"charFilters": [],
"tokenFilters": []
}

注意

keyword_v2 标记器和 lowercase 令牌筛选器对于系统是已知的，它们使用默认配置，正因如此，可以按名称引用它们，而无需先定义它们。

4 - 生成和测试

使用支持方案的分析器和字段定义定义索引后，请加载包含代表性字符串的文档，以便可以测试部分字符串查询。

使用 REST 客户端查询本文中描述的部分术语和特殊字符。

前面的部分介绍了逻辑。本部分将逐步介绍在测试解决方案时应调用的每个 API。

“删除索引”会删除同名的现有索引，以便可以重新创建该索引。
“创建索引”会在搜索服务中创建索引结构，包括分析器定义以及附带分析器规范的字段。
“加载文档”会导入与索引具有相同结构的文档以及可搜索的内容。完成此步骤后，索引便可供查询或测试。
设置分析器中介绍了测试分析器。请使用各种分析器来测试索引中的一些字符串，以了解字词的标记化方式。
搜索文档中介绍了如何使用通配符和正则表达式的简单语法或完整 Lucene 语法来构造查询请求。

若要进行部分字词查询，例如，查询“3-6214”以找到“+1 (425) 703-6214”的匹配项，可以使用简单语法：search=3-6214&queryType=simple。

若要进行中缀和后缀查询，例如，查询“num”或“numeric”以找到“alphanumeric”的匹配项，请使用完整 Lucene 语法和正则表达式：search=/.*num.*/&queryType=full

优化前缀和后缀查询

使用默认分析器匹配前缀和后缀需要其他查询功能。前缀需要通配符搜索，后缀需要正则表达式搜索。这两项功能都可以降低查询性能。

以下示例添加一个 EdgeNGramTokenFilter，使前缀或后缀匹配速度更快。标记以包含字符的 2-25 个字符的组合生成。下面是 2 个到 7 个标记的示例：MS、MSF、MSFT、MSFT/、MSFT/S、MSFT/SQ、MSFT/SQL。 EdgeNGramTokenFilter 需要一个 side 参数，用于确定从字符串字符组合的哪一侧生成。将 front 用于前缀查询，将 back 用于后缀查询。

额外的标记化操作会导致索引变得更大。如果有足够的容量来容纳较大的索引，则此方法的响应时间更短，可能是最佳解决方案。

{
"fields": [
  {
    "name": "accountNumber_prefix",
    "indexAnalyzer": "ngram_front_analyzer",
    "searchAnalyzer": "keyword",
    "type": "Edm.String",
    "searchable": true,
    "filterable": false,
    "retrievable": true,
    "sortable": false,
    "facetable": false
  },
  {
    "name": "accountNumber_suffix",
    "indexAnalyzer": "ngram_back_analyzer",
    "searchAnalyzer": "keyword",
    "type": "Edm.String",
    "searchable": true,
    "filterable": false,
    "retrievable": true,
    "sortable": false,
    "facetable": false
  }
],

"analyzers": [
  {
    "@odata.type":"#Microsoft.Azure.Search.CustomAnalyzer",
    "name":"ngram_front_analyzer",
    "charFilters":[],
    "tokenizer":"keyword_v2",
    "tokenFilters":["lowercase", "front_edgeNGram"]
  },
  {
    "@odata.type":"#Microsoft.Azure.Search.CustomAnalyzer",
    "name":"ngram_back_analyzer",
    "charFilters":[],
    "tokenizer":"keyword_v2",
    "tokenFilters":["lowercase", "back_edgeNGram"]
  }
],
"tokenizers":[],
"charFilters": [],
"tokenFilters": [
  {
    "@odata.type":"#Microsoft.Azure.Search.EdgeNGramTokenFilterV2",
    "name":"front_edgeNGram",
    "minGram": 2,
    "maxGram": 25,
    "side": "front"
  },
  {
    "@odata.type":"#Microsoft.Azure.Search.EdgeNGramTokenFilterV2",
    "name":"back_edgeNGram",
    "minGram": 2,
    "maxGram": 25,
    "side": "back"
  }
]
}

若要搜索以 123 开头的帐户号，可以使用以下查询：

{
  "search": "123",
  "searchFields": "accountNumber_prefix"
}

若要搜索以 456 结尾的帐户号，可以使用以下查询：

{
  "search": "456",
  "searchFields": "accountNumber_suffix"
}

后续步骤

本文说明了分析器如何造成查询问题和解决查询问题。接下来，请更详细地了解分析器对索引编制和查询处理的影响。

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