Tubearchivist全文检索架构大揭秘。-优快云博客

Tubearchivist 全文检索架构解析

Tubearchivist 采用 Elasticsearch 作为核心检索引擎，通过倒排索引技术实现高效文本匹配。系统架构分为数据采集层、索引构建层和查询服务层，每层独立处理特定任务。数据采集层使用 Python 的 youtube-dl 库获取视频元数据，包括标题、描述、字幕文本等关键字段。

索引构建层采用 Elasticsearch 的 bulk API 实现批量写入，通过自定义 analyzer 处理多语言文本。典型索引配置包含以下关键参数：

{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "custom_analyzer": {
          "type": "pattern",
          "pattern": "[\\s\\p{Punct}]+",
          "lowercase": true
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "transcript": {
        "type": "text",
        "analyzer": "custom_analyzer",
        "fields": {
          "keyword": {"type": "keyword"}
        }
      }
    }
  }
}

多字段加权检索策略

系统实现 BM25 算法改进版，通过字段权重调节提升结果相关性。标题字段权重设为 3.0，描述字段 1.5，字幕内容 1.0。查询时使用 bool 组合查询，示例 DSL 如下：

{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "match": {
            "title": {
              "query": "机器学习",
              "boost": 3.0
            }
          }
        },
        {
          "match": {
            "description": {
              "query": "机器学习",
              "boost": 1.5
            }
          }
        }
      ]
    }