Suggesters 和 NGram 之间的区别

Question

我用自定义分析器建立了索引

"analyzers": [
    {
      "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.CustomAnalyzer",
      "name": "ingram",
      "tokenizer": "whitespace",
      "tokenFilters": [ "lowercase", "NGramTokenFilter" ],
      "charFilters": []
    }
  ],
  "tokenFilters": [
    {
      "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.NGramTokenFilterV2",
      "name": "NGramTokenFilter",
      "minGram": 3,
      "maxGram": 8
    }
  ],

我遇到了 Suggesters，想知道这两种方法之间的 pros/cons 是什么。

基本上，我正在做一个 JavaScript 自动完成文本框。我需要在搜索文本中进行部分文本搜索（即 search=ell 将匹配 "Hello World".

Answer 1

Azure 搜索提供了两种功能来启用此功能，具体取决于您希望为用户提供的体验： - 建议：https://docs.microsoft.com/en-us/rest/api/searchservice/suggestions - 自动完成：https://docs.microsoft.com/en-us/rest/api/searchservice/autocomplete

建议将 return 匹配文档列表，即使查询词不完整，你是对的，它可以用使用 ngrams 的自定义分析器重现。这只是实现该目标的一种更简单的方法（因为我们负责为您设置分析器）。

自动完成非常相似，但它不会 return 匹配文档，它只会 return 一个完整的列表 "terms" 与您的查询中不完整的词相匹配。这将确保术语不会在自动完成列表中重复（使用建议 API 时可能会发生这种情况，因为正如我上面提到的，建议 return 匹配文档，而不是术语列表）。

Suggesters 和 NGram 之间的区别

Differences between Suggesters and NGram

n-gram

azure-cognitive-search