Thực hiện tìm kiếm toàn bộ văn bản bằng Data Connect

Firebase Data Connect hỗ trợ phương thức tìm kiếm toàn bộ văn bản, được cung cấp bởi PostgreSQL. Phương thức tìm kiếm toàn bộ văn bản cho phép bạn nhanh chóng và hiệu quả tìm thông tin trong các tập dữ liệu lớn bằng cách tìm kiếm từ khoá và cụm từ trên nhiều cột cùng một lúc.

Bạn có thể thêm phương thức tìm kiếm toàn bộ văn bản vào dịch vụ của mình. Trước tiên, hãy thêm chỉ thị @searchable vào String trong giản đồ mà bạn muốn tìm kiếm. Ví dụ:

type Movie
  @table {

  # The fields you want to search over
  title: String! @searchable
  genre: String @searchable
  description: String @searchable
  tags: [String]

  # Some other fields that we won't search over
  rating: Float
  imageUrl: String!
  releaseYear: Int
}

Sau khi thêm chỉ thị này, bạn có thể thực hiện phương thức tìm kiếm toàn bộ văn bản bằng cách thêm trường <pluralType>_search vào một truy vấn. Trong trường hợp này, đó sẽ là movies_search:

query SearchMovies($query: String) @auth(level: PUBLIC) {
  movies_search(query: $query) {
    id
    title
    imageUrl
    releaseYear
    genre
    rating
    tags
    description
  }
}

Tinh chỉnh kết quả tìm kiếm toàn bộ văn bản

Bạn có thể tinh chỉnh kết quả tìm kiếm toàn bộ văn bản bằng cách thêm đối số vào chỉ thị @searchable và trường _search;

Đối số được chia sẻ

Bạn có thể kiểm soát kết quả tìm kiếm bằng nhiều đối số giống nhau được dùng cho các trường danh sách cơ bản <pluralType>:

• order cho phép bạn thay đổi thứ tự của kết quả. Nếu bạn bỏ qua, kết quả sẽ được sắp xếp theo mức độ liên quan giảm dần.
• where cho phép bạn thêm bộ lọc bổ sung để tìm kiếm (ví dụ: chỉ tìm kiếm phim thuộc một thể loại cụ thể).
• limit chỉ trả về X kết quả hàng đầu.
• offset bỏ qua X kết quả đầu tiên.
• distinct thêm toán tử DISTINCT vào SQL đã tạo.

Lựa chọn ngôn ngữ

Theo mặc định, phương thức tìm kiếm toàn bộ văn bản sẽ phân tích cú pháp tài liệu bằng tiếng Anh. Bạn có thể thay đổi điều này bằng đối số ngôn ngữ trên chỉ thị @searchable:

type Movie
  @table {
  title: String! @searchable(language: "french")
  ...
}

Việc chỉ định đúng ngôn ngữ sẽ cho phép PostgreSQL thực hiện việc rút gọn từ vựng chính xác và giúp đảm bảo rằng hoạt động tìm kiếm của bạn không bỏ sót các kết quả có liên quan. Nếu bạn đang tìm kiếm trên nhiều cột, thì tất cả các cột đó phải được đặt thành cùng một ngôn ngữ.

Ngôn ngữ
simple arabic armenian basque catalan danish dutch	english finnish french german greek hindi hungarian	indonesian irish italian lithuanian nepali norwegian

Khi sử dụng psql, bạn có thể nhận được danh sách đầy đủ bằng truy vấn sau.

SELECT cfgname FROM pg_ts_config;

Định dạng truy vấn

Theo mặc định, phương thức tìm kiếm toàn bộ văn bản sử dụng ngữ nghĩa web cho các truy vấn (tương tự như Google Tìm kiếm). Bạn có thể thay đổi hành vi này bằng đối số queryFormat trên trường <pluralType>_search.

query SearchMovies($query: String) @auth(level: PUBLIC) {
  movies_search(query: $query, queryFormat: PHRASE) {
    ...
  }
}

Có 4 lựa chọn cho định dạng truy vấn:

• QUERY cung cấp ngữ nghĩa quen thuộc cho các công cụ tìm kiếm trên web (ví dụ: chuỗi được trích dẫn, AND và OR). Đây là giá trị mặc định.
• PLAIN khớp với tất cả các từ, nhưng không nhất thiết phải cùng nhau ("brown dog" sẽ khớp với " the brown and white dog" hoặc "the white and brown dog").
• PHRASE khớp với một cụm từ chính xác ("brown dog" sẽ khớp với "the white and brown dog", nhưng sẽ không khớp với "brown and white dog").
• NÂNG CAO cho phép bạn tạo các truy vấn phức tạp bằng toàn bộ toán tử tsquery.

Ngưỡng mức độ liên quan

Việc đặt ngưỡng mức độ liên quan có nghĩa là hoạt động tìm kiếm của bạn sẽ chỉ trả về các kết quả có giá trị mức độ liên quan cao hơn một giá trị nhất định. Trong nhiều trường hợp, bạn không cần đặt ngưỡng này – mọi kết quả có mức độ liên quan lớn hơn 0 đều là kết quả có liên quan.

Tuy nhiên, nếu bạn nhận thấy hoạt động tìm kiếm của mình đang trả về các kết quả không liên quan, thì ngưỡng mức độ liên quan có thể lọc các kết quả đó cho bạn.

Để xác định giá trị phù hợp cho ngưỡng mức độ liên quan, bạn nên thực hiện một vài lượt tìm kiếm kiểm thử và xem _metadata.relevance:

query SearchMovies($query: String) @auth(level: PUBLIC) {
  movies_search(query: $query) {
    id
    title
    _metadata {
      relevance
    }
    ...
  }
}

Chọn một ngưỡng bỏ qua các kết quả mà bạn cảm thấy không liên quan. Cách làm như sau:

query SearchMovies($query: String) @auth(level: PUBLIC) {
  movies_search(query: $query, relevanceThreshold: 0.05) {
    id
    title
    ...
  }
}

Lưu ý: Khi bạn thay đổi cấu hình tìm kiếm khác (đặc biệt là rankFunction hoặc normalization), bạn có thể cần phải điều chỉnh lại ngưỡng này.

Lựa chọn giữa tìm kiếm toàn bộ văn bản, tìm kiếm mức độ tương tự vectơ và bộ lọc mẫu chuỗi

Data Connect cung cấp một vài cách để tìm kiếm trên cơ sở dữ liệu của bạn.

Hãy sử dụng bảng này để giúp bạn chọn cách phù hợp với trường hợp sử dụng của mình.

Phương thức tìm kiếm toàn bộ văn bản	Phương thức tìm kiếm mức độ tương tự vectơ	Bộ lọc mẫu chuỗi
Phù hợp để triển khai chức năng tìm kiếm chung	Phù hợp để tìm các hàng tương tự về mặt ngữ nghĩa (ví dụ: đề xuất hoặc 'Nội dung tương tự')	Phù hợp để tìm các kết quả khớp chính xác với văn bản hoặc tìm kiếm theo biểu thức chính quy
Thực hiện việc rút gọn từ vựng, giúp khớp các dạng hoặc thì khác nhau của cùng một từ	Yêu cầu Vertex AI	Sử dụng ít bộ nhớ và dung lượng ổ đĩa nhất, vì không yêu cầu bất kỳ chỉ mục hoặc cột nào được tạo
Có thể thực hiện trên nhiều cột trong một bảng	Chỉ hoạt động cho một cột tại một thời điểm	Có thể thực hiện trên nhiều cột trong một bảng bằng cách sử dụng bộ lọc OR filters
Hiệu suất cao trên các tài liệu lớn hơn	Hiệu suất cao trên các tài liệu lớn	Hiệu suất thấp hơn khi tìm kiếm các tài liệu lớn hơn
Thêm bộ nhớ và chi phí lưu trữ để lưu trữ một cột được tạo và một chỉ mục cho mỗi lượt tìm kiếm