Elastic App Search 全文檢索教學 搜尋引擎架設指南與資料檢索效率優化技巧

什麼是 Elastic App Search？

Elastic App Search 是基於 Elasticsearch 構建的一個強大且易用的全文檢索引擎解決方案，專為簡化搜尋體驗的開發而設計。其核心價值在於提供「開箱即用」的搜尋功能，讓開發者透過 Elastic Cloud Search 服務在幾分鐘內完成搜尋引擎架設。App Search 整合了直覺的管理介面，支持同義詞搜尋、權重調整與字詞糾正等優化工具，並提供豐富的 API 與 UI 範例程式（如 React SDK）。它能有效解決傳統資料庫在處理大規模全文檢索時的效能瓶頸，是提升網站搜尋功能與資料檢索效率的最佳選擇。

這篇文章將示範如何使用 Elastic App Search，這是一個強大的全文檢索引擎。透過 Elastic Cloud Search 服務，您可以在幾分鐘內快速完成搜尋引擎架設，包括所有相關設定與資料匯入，實現高效能的資料檢索。本文也將探討 App Search 優化的技巧，協助您打造最佳的搜尋體驗。

App Search 簡介

為什麼需要全文檢索引擎

• 什麼資料如果都直接對 DB 操作，資料量到某個程度時絕對不堪負荷
• 比起結構化的資料庫能提供更好的大海撈針能力
• 結果的同義詞搜尋與索引權重調整等功能

解決的痛點:

• 前後端原則上開箱即用，微調即可
• 大海撈針的效能棒
• 容易客製化搜尋結果，每筆搜尋結果都依分數排序，分數算法可以調整
• 加機台更容易

每個 App Search 都是一個獨立的引擎負責:

• 搜尋 Elasticsearch 中的資料
• 提供 API 整合調整資料來源到 Elasticsearch
• 提供 API 與程式或使用者介面互動

使用方式:

• 上傳資料，這次使用的是開源的咖啡廳資料

• 前後端都開箱即用，前端在設定好後還有 react 版本的範例程式提供下載

  先進行欄位相關的設定: 要搜尋的標題、需要篩選和排序的欄位
  

  UI 範例程式 Demo 與下載
  

App Search 優化

資料上傳後 App Search 也提供了好幾種的優化方式，可以調整的部分如下

• Schema (調整欄位的性質)
• Synpnyms (同義詞搜尋)
• Curation (字詞糾正)
• Relevance(欄位權重調整)

Schema (調整欄位的性質): 預設都是 text，需要把數字跟位置設成對應格式

Synpnyms (同義詞搜尋): 當搜尋的關鍵字沒有結果時，可以給那個關鍵字一個接近的字詞
譬如一夜乾找不到的話，一夜乾就可以搭配虱目魚同義詞，之後就可以得到虱目魚的相關結果

Curation (字詞糾正): 有些結果不想顯示、或是想要讓某些結果顯示在前面

Relevance(欄位權重調整): 標題跟敘述，會希望標題吻合的分數更高

索引觀念解析

以前高中讀的單字書，印象中只有分級沒有經過排序，但可能有單字間的相關性？是為了方便記憶及背誦？字典就比較不一樣，字典會有個按照發音或是筆劃所建立目錄或索引，而透過排序過的索引，能夠進一步增加我們查閱的速度。

生活上來說就像平常我的衣服是亂糟糟整坨放床上的，但透過這種概念，我會把它分成短袖長袖短褲長褲… 這樣每次要跑步找短褲會比較快，直接到短褲區找就好了，當然破萬筆的索引沒那麼簡單 xddd

反向索引

全文檢索引擎用的是反向索引，最簡單的做法是先把句子切分詞，"他" "原理" "像" "是" "這樣" "會" "切字" 然後透過分詞統計值運算後找那些分詞最有可能在的位置。底下的例子我們如果搜尋 bright butterfly 就是 {1,3} ∩ {1} 得到 1 所以我們可以得到 Document 1 的結果。

此 Slideshare 投影片深入比較了 Elasticsearch 與關聯式資料庫在全文檢索和資料處理上的差異，是理解兩種技術優勢的絕佳資源。

Solr、Lunr

最後重點，推薦!!! 除了雲端的 Elastic App Search 外，Solr 也很好用，實作上也相當的簡單，關鍵就是要餵原始資料然後告訴 Solr 要將哪些欄位建立索引，未來就可以直接透過索引來找資料了，厲害的 Solr 也有提供空間資料的檢索，透過定義經緯度 ( lat, lng )，就可以簡單的做出搜尋我附近的美食這種功能。

如果需要在前端使用全文檢索，Lunr 提供了一個輕量化的函式庫，當然分詞的部分是以英文為主，網路上就有人提供了一個中文的分詞，開源的時代真的是很需要大家互相協助，希望有一天自己也可以。

https://github.com/Wiredcraft/lunr-chinese

而我也在自己實作的咖啡地圖中就採用了這個檢索，原因我並沒有實作後端，後端是串接開源的資料，每次縣市回來就是 500 筆以上，使用這樣的檢索引擎可以更快速的幫我找到要找到的資料。

開源的資料：https://cafenomad.tw/developers/docs/v1.2

FAQ：Elastic App Search 快速上手常見問題

Q1：Elastic App Search 與原生的 Elasticsearch 有什麼區別？

A：Elasticsearch 是底層的分散式搜尋與分析引擎，功能強大但設定相對複雜。Elastic App Search 則是建立在 Elasticsearch 之上的產品層，將繁瑣的索引管理、分詞配置與權重算法封裝成簡單的 API 與視覺化介面。對於需要快速上線搜尋功能，且不想深入研究 Elasticsearch 複雜設定的團隊來說，App Search 是更有效率的選擇。

Q2：使用 App Search 會增加我的維護成本嗎？

A：相反地，App Search 旨在降低維護成本。透過 Elastic Cloud Search 託管服務，硬體維護與縮放由雲端負責。開發者只需專注於數據匯入與 App Search 優化（如調整 Relevance 或 Synonyms），且內建的 Analytics 功能能讓您一眼看出哪些關鍵字沒有搜尋結果，進而快速調整策略。

Q3：App Search 支援中文搜尋嗎？

A：支援。雖然 App Search 的預測分詞與部分高級功能針對英文進行了深度優化，但它基於 Elasticsearch 的強大生態，支持多國語言處理。對於中文環境，您可以透過自定義 Schema 或在底層 Elasticsearch 配置中文分詞器（如 IK 或 ICU）來獲得高品質的中文全文檢索結果。

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