标签：final 数据类型 col point create ted ide 数据库 arch
最近在做公众号关键词回复方面的智能问答相关功能，发现用户输入提问内容和我们运营配置的关键词匹配回复率极低，原因是我们采用的是数据库的Like匹配。
这种模糊匹配首先不是很智能，而且也没有具体的排序功能。为了解决这一问题，我引入了分词器+Lucene来实现智能问答。
本功能采用springboot项目中引入Lucene相关包，然后实现相关功能。前提大家对springboot要有一定了解。
<!--lucene核心包--> <dependency> <groupId>org.apache.lucene</groupId> <artifactId>lucene-core</artifactId> <version>7.6.0</version> </dependency> <!--对分词索引查询解析--> <dependency> <groupId>org.apache.lucene</groupId> <artifactId>lucene-queryparser</artifactId> <version>7.6.0</version> </dependency> <!-- smartcn中文分词器 --> <dependency> <groupId>org.apache.lucene</groupId> <artifactId>lucene-analyzers-smartcn</artifactId> <version>7.6.0</version> </dependency>
初始化bean类需要知道的几点：
1.实例化 IndexWriter，IndexSearcher 都需要去加载索引文件夹，实例化是是非常消耗资源的，所以我们希望只实例化一次交给spring管理。
2.IndexSearcher 我们一般通过SearcherManager管理，因为IndexSearcher 如果初始化的时候加载了索引文件夹，那么
后面添加、删除、修改的索引都不能通过IndexSearcher 查出来，因为它没有与索引库实时同步，只是第一次有加载。
3.ControlledRealTimeReopenThread创建一个守护线程，如果没有主线程这个也会消失，这个线程作用就是定期更新让SearchManager管理的search能获得最新的索引库，下面是每25S执行一次。
5.要注意引入的lucene版本，不同的版本用法也不同，许多api都有改变。
/**
* @author mazhq
* @Title: LuceneConfig
* @date 2019/9/5 11:29
*/
@Configuration
public class LuceneConfig {
/**
* lucene索引,存放位置
*/
private static final String LUCENE_INDEX_PATH = "lucene/indexDir/";
/**
* 创建一个 Analyzer 实例
*/
@Bean
public Analyzer analyzer() {
return new SmartChineseAnalyzer();
}
/**
* 索引位置
*/
@Bean
public Directory directory() throws IOException {
Path path = Paths.get(LUCENE_INDEX_PATH);
File file = path.toFile();
if (!file.exists()) {
//如果文件夹不存在,则创建
file.mkdirs();
}
return FSDirectory.open(path);
}
/**
* 创建indexWriter
*/
@Bean
public IndexWriter indexWriter(Directory directory, Analyzer analyzer) throws IOException {
IndexWriterConfig indexWriterConfig = new IndexWriterConfig(analyzer);
IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, indexWriterConfig);
// 清空索引
indexWriter.deleteAll();
indexWriter.commit();
return indexWriter;
}
/**
* SearcherManager管理
* ControlledRealTimeReopenThread创建一个守护线程，如果没有主线程这个也会消失，
* 这个线程作用就是定期更新让SearchManager管理的search能获得最新的索引库，下面是每25S执行一次。
*/
@Bean
public SearcherManager searcherManager(Directory directory, IndexWriter indexWriter) throws IOException {
SearcherManager searcherManager = new SearcherManager(indexWriter, false, false, new SearcherFactory());
ControlledRealTimeReopenThread cRTReopenThead = new ControlledRealTimeReopenThread(indexWriter, searcherManager,
5.0, 0.025);
cRTReopenThead.setDaemon(true);
//线程名称
cRTReopenThead.setName("更新IndexReader线程");
// 开启线程
cRTReopenThead.start();
return searcherManager;
}
}
项目启动后，重建索引库中所有的索引。
@Component
@Order(value = 1)
public class AutoReplyMsgRunner implements ApplicationRunner {
@Autowired
private LuceneManager luceneManager;
@Override
public void run(ApplicationArguments args) throws Exception {
luceneManager.createAutoReplyMsgIndex();
}
}
从数据库中查出所有配置的消息回复内容，并创建这些内容的索引。
索引相关介绍：
我们知道，mysql对每个字段都定义了字段类型，然后根据类型保存相应的值。
那么lucene的存储对象是以document为存储单元，对象中相关的属性值则存放到Field（域）中；
| Field类 | 数据类型 | 是否分词 | index是否索引 | Stored是否存储 | 说明 |
| StringField | 字符串 | N | Y | Y/N | 构建一个字符串的Field,但不会进行分词,将整串字符串存入索引中,适合存储固定(id,身份证号,订单号等) |
| FloatPoint LongPoint DoublePoint |
数值型 | Y | Y | N | 这个Field用来构建一个float数字型Field，进行分词和索引，比如(价格) |
| StoredField | 重载方法,，支持多种类型 | N | N | Y | 这个Field用来构建不同类型Field,不分析，不索引，但要Field存储在文档中 |
| TextField | 字符串或者流 | Y | Y | Y/N | 一般此对字段需要进行检索查询 |
commit()方法,indexWriter.addDocuments(docs);只是将文档放在内存中,并没有放入索引库,没有commit()的文档,我从索引库中是查询不出来的;
许多博客代码中,都没有进行commit(),但仍然能查出来,因为每次插入,他都把IndexWriter关闭.close(),Lucene关闭前,都会把在内存的文档,提交到索引库中,索引能查出来,在spring中IndexWriter是单例的,不关闭,所以每次对索引都更改时,都需要进行commit()操作;
@Service
public class LuceneManager {
@Autowired
private IndexWriter indexWriter;
@Autowired
private AutoReplyMsgDao autoReplyMsgDao;
public void createAutoReplyMsgIndex() throws IOException {
List<AutoReplyMsg> autoReplyMsgList = autoReplyMsgDao.findAllTextConfig();
if(autoReplyMsgList != null){
List<Document> docs = new ArrayList<Document>();
for (AutoReplyMsg autoReplyMsg:autoReplyMsgList) {
Document doc = new Document();
doc.add(new StringField("id", autoReplyMsg.getGuid()+"", Field.Store.YES));
doc.add(new TextField("keywords", autoReplyMsg.getReceiveContent(), Field.Store.YES));
doc.add(new StringField("replyMsgType", autoReplyMsg.getReplyMsgType()+"", Field.Store.YES));
doc.add(new StringField("replyContent", autoReplyMsg.getReplyContent()==null?"":autoReplyMsg.getReplyContent(), Field.Store.YES));
doc.add(new StringField("title", autoReplyMsg.getTitle()==null?"":autoReplyMsg.getTitle(), Field.Store.YES));
doc.add(new StringField("picUrl", autoReplyMsg.getPicUrl()==null?"":autoReplyMsg.getPicUrl(), Field.Store.YES));
doc.add(new StringField("url", autoReplyMsg.getUrl()==null?"":autoReplyMsg.getUrl(), Field.Store.YES));
doc.add(new StringField("mediaId", autoReplyMsg.getMediaId()==null?"":autoReplyMsg.getMediaId(), Field.Store.YES));
docs.add(doc);
}
indexWriter.addDocuments(docs);
indexWriter.commit();
}
}
}
searcherManager.maybeRefresh()方法,刷新searcherManager中的searcher,获取到最新的IndexSearcher。
@Service
public class SearchManager {
@Autowired
private Analyzer analyzer;
@Autowired
private SearcherManager searcherManager;
public AutoReplyMsg searchAutoReplyMsg(String keyword) throws IOException, ParseException {
searcherManager.maybeRefresh();
IndexSearcher indexSearcher = searcherManager.acquire();
BooleanQuery.Builder builder = new BooleanQuery.Builder();
builder.add(new QueryParser("keywords", analyzer).parse(keyword), BooleanClause.Occur.MUST);
TopDocs topDocs = indexSearcher.search(builder.build(), 1);
ScoreDoc[] hits = topDocs.scoreDocs;
if(hits != null && hits.length > 0){
Document doc = indexSearcher.doc(hits[0].doc);
AutoReplyMsg autoReplyMsg = new AutoReplyMsg();
autoReplyMsg.setGuid(Long.parseLong(doc.get("id")));
autoReplyMsg.setReceiveContent(keyword);
autoReplyMsg.setReceiveMsgType(1);
autoReplyMsg.setReplyMsgType(Integer.valueOf(doc.get("replyMsgType")));
autoReplyMsg.setReplyContent(doc.get("replyContent"));
autoReplyMsg.setTitle(doc.get("title"));
autoReplyMsg.setPicUrl(doc.get("picUrl"));
autoReplyMsg.setUrl(doc.get("url"));
autoReplyMsg.setMediaId(doc.get("mediaId"));
return autoReplyMsg;
}
return null;
}
}
public int delete(AutoReplyMsg autoReplyMsg){
int resp = autoReplyMsgDao.delete(autoReplyMsg.getGuid());
try {
indexWriter.deleteDocuments(new Term("id", autoReplyMsg.getGuid()+""));
indexWriter.commit();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
return resp;
}
好了，智能问答查询回复功能基本完成了，大大提高公众号智能回复响应效率。
springboot+lucene实现公众号关键词回复智能问答
标签：final 数据类型 col point create ted ide 数据库 arch
原文地址：https://www.cnblogs.com/owenma/p/11475161.html
