对模型中的多个字段执行全文搜索 (Django 2.1)

Question

我想对模型中的两个字段执行全文搜索。这是我当前的代码：

if 'keyword' in request.GET:
    search_term = request.GET['keyword']
    vector = SearchVector('Title', weight='A') + SearchVector('Content', weight='B')
    articles = articles.annotate(similarity=TrigramSimilarity(vector, search_term),).filter(similarity__gt=0.01).order_by('-similarity')

此代码返回错误消息

function similarity(tsvector, unknown) does not exist

我认为这是因为我没有正确组合这些字段，因为当我只用一个字段代替 时vector，它就可以正常工作。如果 pg_trgm 扩展未正确安装，三元组搜索将无法在某一字段上运行，对吧？在多个领域进行搜索的正确方法是什么？

Answer 1

我误读了您的问题，错误显示您已similarity安装函数，但表示您不能将搜索向量与该similarity函数一起使用。由于您想要搜索相似度高于阈值的模式，因此您可以分别计算每个字段的相似度并返回最大值。你不能将它们与等级结合起来。尝试这个：

from django.db.models.functions import Greatest

articles.annotate(
    similarity=Greatest(
         TrigramSimilarity('Title', search_term), 
         TrigramSimilarity('Content', search_term)
    )).filter(similarity__gte=0.1).order_by('-similarity')

如果你想给“标题”更高的权重，你可以用一个数学函数来增加权重，而不是使用Greatest：

A = 1.0; B = 0.4
articles.annotate(
    similarity=(A/(A+B) * TrigramSimilarity('Title', search_term) 
               + B/(A+B) * TrigramSimilarity('Content', search_term))
    ).filter(similarity__gte=0.1).order_by('-similarity')

请注意，如果“标题”中与 相关的匹配良好，而“内容”中不匹配Greatest，则后者会降低相似度值，因此您可能需要将阈值设置得较低。

注意2：相似度查看完整的字符串，因此如果您有很长的文本（“内容”）并且只有一个要搜索的关键字，即使该关键字包含在“内容”中，相似度也会返回 0。对于全文搜索，最好SearchRank与 一起使用SearchVector。