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ElasticSearch 实现 全文检索 支持(PDF、TXT、Word、HTML等文件)通过 ingest-attachment 插件实现 文档的检索_es全文检索word文件

2024-07-27 22:07:49 前端知识 前端哥 346 532 我要收藏

先自我介绍一下,小编浙江大学毕业,去过华为、字节跳动等大厂,目前阿里P7

深知大多数程序员,想要提升技能,往往是自己摸索成长,但自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!

因此收集整理了一份《2024年最新大数据全套学习资料》,初衷也很简单,就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。
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既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程,涵盖了95%以上大数据知识点,真正体系化!

由于文件比较多,这里只是将部分目录截图出来,全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频,并且后续会持续更新

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正文

3、小结

安装完成后需要重新启动ES

接下来我们需要创建一个关于ingest-attachment的文本抽取管道

PUT /_ingest/pipeline/attachment
{
    "description": "Extract attachment information",
    "processors": [
        {
            "attachment": {
                "field": "content",
                "ignore_missing": true
            }
        },
        {
            "remove": {
                "field": "content"
            }
        }
    ]
}

后续我们的文件需要base64后储存到 attachment.content 索引字段中

三、如何应用?

1、通过命令语句简易检索

创建一个ES 索引 并且添加一些测试数据

POST /pdf_data/_doc?pretty
{

  "id": "3",

  "name": "面试题文件1.pdf",

  "age": 18,

  "type": "file",

  "money": 1111,

  "createBy": "阿杰",

  "createTime": "2022-11-03T10:41:51.851Z",

  "attachment": {

    "content": "面试官:如何保证消息不被重复消费啊?如何保证消费的时候是幂等的啊?Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 都有什么区别,以及适合哪些场景?",

    "date": "2022-11-02T10:41:51.851Z",

    "language": "en"

  }
}

通过插入的文档内容为条件进行检索

# 简单 单条件查询 文档内容检索
GET /pdf_data/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "attachment.content": "面试官:如何保证消息不被重复消费啊?如何保证消费的时候是幂等的啊?"
    }
  }
}

2、整合java代码实现ES通过ingest-attachment进行全文检索

1、首先将文件转为BASE64进行ES数据插入
/**
     * 将文件 文档信息储存到数据中
     * @param file
     * @return
     */
    @PostMapping("/insertFile")
    @ApiOperation(value="创建索引ES-传入ES索引-传入文件", notes="创建索引ES-传入ES索引-传入文件")
    public IndexResponse insertFile(@RequestAttribute("file") MultipartFile file,@RequestParam("indexName")String indexName){
        FileObj fileObj = new FileObj();
        fileObj.setId(String.valueOf(System.currentTimeMillis()));
        fileObj.setName(file.getOriginalFilename());
        fileObj.setType(file.getName().substring(file.getName().lastIndexOf(".") + 1));
        fileObj.setCreateBy(RandomNameGenerator.generateRandomName());
        fileObj.setCreateTime(String.valueOf(System.currentTimeMillis()));
        fileObj.setAge(RandomNameGenerator.getAge());
        fileObj.setMoney(RandomNameGenerator.getMoney());
        // 文件转base64
        byte[] bytes = new byte[0];
        try {
            bytes = file.getBytes();
            //将文件内容转化为base64编码
            String base64 = Base64.getEncoder().encodeToString(bytes);
            fileObj.setContent(base64);

           IndexResponse indexResponse=  ElasticsearchUtil.upload(fileObj,indexName);
            if (0==indexResponse.status().getStatus()){
                // 索引创建并插入数据成功
                System.out.println("索引创建并插入数据成功");
            }
            return indexResponse;

        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }
2、创建索引、插入数据,并且将文档数据抽取到管道中
    @Autowired
    private RestHighLevelClient restHighLevelClient;

    private  static  RestHighLevelClient levelClient;

    @PostConstruct
    public void initClient() {
        levelClient = this.restHighLevelClient;
    }

/**
     * 创建索引并插入数据
     * @param file
     * @param indexName
     * @return
     * @throws IOException
     */
    public static IndexResponse upload(FileObj file,String indexName) throws IOException {
        // TODO 创建前需要判断当前文档是否已经存在
        if (!isIndexExist(indexName)) {
            CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest(indexName);
        // 如果需要ik分词器就添加配置,不需要就注释掉 
            // 添加 IK 分词器设置  ik_max_word
//            request.settings(Settings.builder()
//                    .put("index.analysis.analyzer.default.type", "ik_max_word")
//                    .put("index.analysis.analyzer.default.use_smart", "true")
//            );
            
            // 添加 IK 分词器设置 ik_smart 
            request.settings(Settings.builder()
                    .put("index.analysis.analyzer.default.type", "ik_smart")
            );
            CreateIndexResponse response = levelClient.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
            log.info("执行建立成功?" + response.isAcknowledged());
        }
        IndexRequest indexRequest = new IndexRequest(indexName);
        //上传同时,使用attachment pipline进行提取文件
        indexRequest.source(JSON.toJSONString(file), XContentType.JSON);
        indexRequest.setPipeline("attachment");
        IndexResponse indexResponse= levelClient.index(indexRequest,RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(indexResponse);
        return indexResponse;
    }
3、其他代码补充

ES Config 配置类

/**
 * ES配置类
 * author: 阿杰
 */
@Configuration
public class ElasticSearchClientConfig {

    /**
     * ES 地址:127.0.0.1:9200
     */
    @Value("${es.ip}")
    private String hostName;

    @Bean
    public RestHighLevelClient restHighLevelClient() {
        String[] points = hostName.split(",");
        HttpHost[] httpHosts = new HttpHost[points.length];
        for (int i = 0; i < points.length; i++) {
            String point = points[i];
            httpHosts[i] = new HttpHost(point.split(":")[0], Integer.parseInt(point.split(":")[1]), "http");
        }
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(httpHosts));
        return client;
    }

    @Bean
    public ElasticsearchUtil elasticSearchUtil() {
        return new ElasticsearchUtil();
    }


}

数据插入使用的实体类

/**
 * author: 阿杰
 */
@Data
public class FileObj {
    /**
     * 用于存储文件id
     */
    String id;


**网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。**

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**一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!**

String id;


**网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。**

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