Использование плагина yandex-lemmer в Managed Service for OpenSearch

Статья создана

Обновлена 8 апреля 2025 г.

Необходимые платные ресурсы
Перед началом работы
Выполните поиск без использования yandex-lemmer
Выполните поиск с использованием yandex-lemmer
Усовершенствуйте поиск
Удалите созданные ресурсы

С помощью плагина yandex-lemmer вы можете добавить фильтр, который помогает улучшить поиск текста на русском языке по документам OpenSearch.

Чтобы оценить работу плагина, сравните результаты обычного поиска и поиска с фильтром yandex-lemmer, а затем усовершенствуйте фильтр.

После тестирования удалите созданные ресурсы, если они вам больше не нужны.

Необходимые платные ресурсы

В стоимость поддержки описываемого решения входят:

Плата за кластер Managed Service for OpenSearch: использование вычислительных ресурсов, выделенных хостам (в том числе хостам с ролью MANAGER), и дискового пространства (см. тарифы OpenSearch).
Плата за публичные IP-адреса для хостов кластера (см. тарифы Virtual Private Cloud).

Перед началом работы

Подготовьте инфраструктуру:
Вручную

С помощью Terraform
1. Создайте кластер Managed Service for OpenSearch нужной вам конфигурации со следующими настройками:
  - Подключены плагины yandex-lemmer и analysis-icu.
  - Включен публичный доступ к группе хостов с ролью DATA.
2. Если вы используете группы безопасности в кластере, убедитесь, что они настроены правильно и допускают подключение к кластеру.
1. Если у вас еще нет Terraform, установите его.
2. Получите данные для аутентификации. Вы можете добавить их в переменные окружения или указать далее в файле с настройками провайдера.
3. Настройте и инициализируйте провайдер. Чтобы не создавать конфигурационный файл с настройками провайдера вручную, скачайте его.
4. Поместите конфигурационный файл в отдельную рабочую директорию и укажите значения параметров. Если данные для аутентификации не были добавлены в переменные окружения, укажите их в конфигурационном файле.
5. Скачайте в ту же рабочую директорию файл конфигурации opensearch-yandex-lemmer.tf. В файле описаны:
  - сеть;
  - подсеть;
  - группа безопасности и правила, необходимые для подключения к кластеру Managed Service for OpenSearch;
  - кластер Managed Service for OpenSearch.
6. Укажите в файле opensearch-yandex-lemmer.tf переменные:
  - version — версия OpenSearch.
  - admin_password — пароль администратора OpenSearch.
7. Проверьте корректность файлов конфигурации Terraform с помощью команды:
  terraform validate
  Если в файлах конфигурации есть ошибки, Terraform на них укажет.
8. Создайте необходимую инфраструктуру:
  1. Выполните команду для просмотра планируемых изменений:
    
    terraform plan
    
    Если конфигурации ресурсов описаны верно, в терминале отобразится список изменяемых ресурсов и их параметров. Это проверочный этап: ресурсы не будут изменены.
  2. Если вас устраивают планируемые изменения, внесите их:
    
    Выполните команду:
    
    terraform apply
    
    Подтвердите изменение ресурсов.
    
    Дождитесь завершения операции.
  В указанном каталоге будут созданы все требуемые ресурсы. Проверить появление ресурсов и их настройки можно в консоли управления.
Установите SSL-сертификат.

Проверьте подключение к кластеру с помощью утилиты cURL:

curl \
    --user admin:<пароль> \
    --cacert ~/.opensearch/root.crt \
    --request GET 'https://<FQDN_хоста_OpenSearch_с_ролью_DATA>:9200/'

FQDN хоста можно получить со списком хостов в кластере.

При успешном подключении будет выведено похожее сообщение:

{
  "name" : "....mdb.yandexcloud.net",
  "cluster_name" : "...",
  "cluster_uuid" : "...",
  "version" : {
  "distribution" : "opensearch",
  ...
  },
  "tagline" : "The OpenSearch Project: https://opensearch.org/"
}

Выполните поиск без использования yandex-lemmer

Добавьте документ в индекс simple-index:

curl \
    --user admin:<пароль> \
    --cacert ~/.opensearch/root.crt \
    --header 'Content-Type: application/json' \
    --request POST 'https://<адрес_хоста_OpenSearch_с_ролью_DATA>:9200/simple-index/_doc?pretty' \
    --data '{
              "book": "Ночь, когда шел дождь",
              "author": "Юджиния Райли"
            }'

Индекс simple-index будет создан автоматически при создании документа. По умолчанию в индексах используется встроенный анализатор текста Standard.

Выполните поиск:

curl \
    --user admin:<пароль> \
    --cacert ~/.opensearch/root.crt \
    --header 'Content-Type: application/json' \
    --request GET 'https://<адрес_хоста_OpenSearch_с_ролью_DATA>:9200/simple-index/_search?pretty' \
    --data '{
              "query": {
                "query_string": {
                  "query": "book: когда идут дожди"
                }
              }
            }'

Результат содержит строки:

...
"hits" : {
  "total" : {
    "value" : 0,
    "relation" : "eq"
  },
  "max_score" : null,
  "hits" : [ ]
}
...

Книга не найдена из-за расхождений в исходном документе и в поисковом запросе: шел дождь и идут дожди.

Выполните поиск с использованием yandex-lemmer

Создайте индекс lemmer-index, в котором укажите параметры анализатора lemmer и подключите его для поля book:

curl \
    --user admin:<пароль> \
    --cacert ~/.opensearch/root.crt \
    --header 'Content-Type: application/json' \
    --request PUT "https://<адрес_хоста_OpenSearch_с_ролью_DATA>:9200/lemmer-index?pretty" \
    --data '{
              "mappings": {
                "properties": {
                  "book": {
                    "type": "text",
                    "analyzer": "lemmer"
                  }
                }
              },
              "settings": {
                "analysis": {
                  "analyzer": {
                    "lemmer": {
                      "type": "custom",
                      "tokenizer": "standard",
                      "filter": [
                        "yandex_lemmer"
                      ]
                    }
                  }
                }
              }
            }'

Добавьте в индекс lemmer-index документ:

curl \
    --user admin:<пароль> \
    --cacert ~/.opensearch/root.crt \
    --header 'Content-Type: application/json' \
    --request POST 'https://<адрес_хоста_OpenSearch_с_ролью_DATA>:9200/lemmer-index/_doc?pretty' \
    --data '{
              "book": "Ночь, когда шел дождь",
              "author": "Юджиния Райли"
            }'

Выполните поиск:

curl \
    --user admin:<пароль> \
    --cacert ~/.opensearch/root.crt \
    --header 'Content-Type: application/json' \
    --request GET 'https://<адрес_хоста_OpenSearch_с_ролью_DATA>:9200/lemmer-index/_search?pretty' \
    --data '{
              "query": {
                "query_string": {
                  "query": "book: когда идут дожди"
                }
              }
            }'

Результат содержит строки:

...
"hits" : {
  "total" : {
    "value" : 1,
    "relation" : "eq"
  },
  "max_score" : 0.9993168,
  "hits" : [
    {
      "_index" : "lemmer-index",
      "_id" : "zoGb_ZIB-3clfLPNjPbo",
      "_score" : 0.9993168,
      "_source" : {
        "book" : "Ночь, когда шел дождь",
        "author" : "Юджиния Райли"
      }
    }
  ]
}
...

Книга найдена.

Чтобы посмотреть, как работает анализатор lemmer, выполните команду:

curl \
    --user admin:<пароль> \
    --cacert ~/.opensearch/root.crt \
    --header 'Content-Type: application/json' \
    --request GET 'https://<адрес_хоста_OpenSearch_с_ролью_DATA>:9200/lemmer-index/_analyze?pretty' \
    --data '{"field":"book","text":"шел дождь"}'

Результат:

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "шел",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "идти",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "дождь",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 9,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 1
    }
  ]
}

Токен шел после прохождения через фильтр yandex_lemmer преобразуется в два токена:

шел — исходный токен;
идти — начальная форма слова шел.

Токен дождь после прохождения через фильтр yandex_lemmer остается без изменений, т. к. исходный токен совпадает с начальной формой слова.

Усовершенствуйте поиск

Чтобы улучшить поиск текста, добавьте к yandex-lemmer дополнительные фильтры:

nfc — выполняет NFC-нормализацию (сопоставление текста), когда одна и та же буква представлена разными символами. Фильтр доступен при подключенном плагине analysis-icu.
lowercase — преобразует текст в нижний регистр.
yo_ye — заменяет букву «ё» на «е». Фильтр yandex-lemmer не различает эти буквы (найдутся и ёлка, и елка), но такая замена позволяет улучшить процент попаданий в кеш анализатора и немного сэкономить дисковое пространство.

Чтобы использовать дополнительные фильтры:

Создайте индекс index-with-filters, в котором добавьте для анализатора lemmer-improved фильтр yandex-lemmer и дополнительные фильтры:

curl \
    --user admin:<пароль> \
    --cacert ~/.opensearch/root.crt \
    --header 'Content-Type: application/json' \
    --request PUT "https://<адрес_хоста_OpenSearch_с_ролью_DATA>:9200/index-with-filters?pretty" \
    --data '{
              "mappings": {
                "properties": {
                  "book": {
                    "type": "text",
                    "analyzer": "lemmer-improved"
                  }
                }
              },
              "settings": {
                "analysis": {
                  "filter": {
                    "nfc": {
                      "type": "icu_transform",
                      "id": "NFC"
                    },
                    "yo_ye": {
                      "type": "pattern_replace",
                      "pattern": "ё",
                      "replacement": "е"
                    }
                  },
                  "analyzer": {
                    "lemmer-improved": {
                      "type": "custom",
                      "tokenizer": "standard",
                      "filter": [
                        "nfc",
                        "lowercase",
                        "yo_ye",
                        "yandex_lemmer"
                      ]
                    }
                  }
                }
              }
            }'

Добавьте в индекс документ:

curl \
    --user admin:<пароль> \
    --cacert ~/.opensearch/root.crt \
    --header 'Content-Type: application/json' \
    --request POST "https://<адрес_хоста_OpenSearch_с_ролью_DATA>.mdb.yandexcloud.net:9200/index-with-filters/_doc?pretty" \
    --data '{
              "book": "Чёрный тюльпан",
              "author": "Александр Дюма"
            }'

Здесь в названии книги вместо буквы «й» используются буква «и» (код 1048) и бревис «˘» (код 774).

Выполните поиск:

curl \
    --user admin:<пароль> \
    --cacert ~/.opensearch/root.crt \
    --header 'Content-Type: application/json' \
    --request GET 'https://<адрес_хоста_OpenSearch_с_ролью_DATA>:9200/index-with-filters2/_search?pretty' \
    --data '{
              "query": {
                "query_string": {
                  "query": "book: черный тюльпан"
                }
              }
            }'

Здесь в названии книги указана буква «й» (код 1049).

Результат содержит строки:

...
"hits" : {
  "total" : {
    "value" : 1,
    "relation" : "eq"
  },
  "max_score" : 0.2876821,
  "hits" : [
    {
      "_index" : "index-with-filters2",
      "_id" : "34EO_pIB-3clfLPNvvbY",
      "_score" : 0.2876821,
      "_source" : {
        "book" : "Чёрный тюльпан",
        "author" : "Александр Дюма"
      }
    }
  ]
}
...

Книга найдена.

Удалите созданные ресурсы

Некоторые ресурсы платные. Чтобы за них не списывалась плата, удалите ресурсы, которые вы больше не будете использовать:

Вручную

С помощью Terraform

Удалите кластер Managed Service for OpenSearch.

В терминале перейдите в директорию с планом инфраструктуры.

Важно

Убедитесь, что в директории нет Terraform-манифестов с ресурсами, которые вы хотите сохранить. Terraform удаляет все ресурсы, которые были созданы с помощью манифестов в текущей директории.
Удалите ресурсы:
1. Выполните команду:
```
terraform destroy
```
2. Подтвердите удаление ресурсов и дождитесь завершения операции.
Все ресурсы, которые были описаны в Terraform-манифестах, будут удалены.

Использование плагина yandex-lemmer в Managed Service for OpenSearch

Необходимые платные ресурсыНеобходимые платные ресурсы

Перед началом работыПеред началом работы

Выполните поиск без использования yandex-lemmerВыполните поиск без использования yandex-lemmer

Выполните поиск с использованием yandex-lemmerВыполните поиск с использованием yandex-lemmer

Усовершенствуйте поискУсовершенствуйте поиск

Удалите созданные ресурсыУдалите созданные ресурсы

Была ли статья полезна?

Необходимые платные ресурсы

Перед началом работы

Выполните поиск без использования yandex-lemmer

Выполните поиск с использованием yandex-lemmer

Усовершенствуйте поиск

Удалите созданные ресурсы