• Suggest API가 키워드 자동완성 기능을 지원
  • 한글 키워드는 정상 동작하지 않음

7.1 Suggest API 소개

• Suggest API를 이용하면 텀과 정확히 일치하지 않는 단어도 자동 인식
• Suggest API 4가지 방식
  • Term Suggest API: 추천 단어 제안
  • Compleetion Suggest API: 자동완성 제안
  • Phrase Suggest API: 추천 문장 제안
  • Context Suggest API: 추천 문맥 제안

7.1.1 Term Suggest API

• 편집거리(edit distance)를 사용해 비슷한 단어를 제안

• 문자열이 다른 문자열과 얼마나 비슷한가를 편집거리를 사용해 알아 볼 수 있음

• 편집거리 측정 방식은 단어를 삽입, 삭제, 치환 연산을 제공

• 측정 과정은 한 문자열을 다른 문자열로 바꾸는데 필요한 삽입, 삭제, 치환 연산의 수행 횟수

  • “tamming test” → “taming text”
  • m을 1회 삭제, s를 x로 치환 편집거리: 2

• 테스트 데이터 생성

  PUT /_bulk
  { "index" : { "_index" : "movie_term_suggest", "_id" : "1" } }
  { "movieNm" : "lover" }
  
  { "index" : { "_index" : "movie_term_suggest", "_id" : "2" } }
  { "movieNm" : "Fall love" }
  
  { "index" : { "_index" : "movie_term_suggest", "_id" : "3" } }
  { "movieNm" : "lovely" }
  
  { "index" : { "_index" : "movie_term_suggest", "_id" : "4" } }
  { "movieNm" : "lovestory" }
  
  

• “lave” 검색

  • score는 원본과 얼마나 가까운지 나타낸다

  POST /movie_term_suggest/_search
  {
  	"suggest": {
  		"spell-suggestion": {
  			"text": "lave",
  			"term": {
  				"field": "movieNm"
  			}
  		}
  	}
  }
  
  # 결과
  {
      ...
      "suggest": {
          "spell-suggestion": [
              {
                  "text": "lave",
                  "offset": 0,
                  "length": 4,
                  "options": [
                      {
                          "text": "love",
                          "score": 0.75,
                          "freq": 1
                      },
                      {
                          "text": "lover",
                          "score": 0.5,
                          "freq": 1
                      }
                  ]
              }
          ]
      }
  }
  

  <aside> 💡 한글의 경우에는 Term Suggest를 이용해도 데이터가 추천되지 않음

  </aside>

7.1.2 Completion Suggest API

• 자동 완성을 위해 Completion Suggest API를 제공

• 응답 속도가 매우 중요

• FST(Finite State Transducer)를 사용

  • 검색어가 메모리로 로드되어 서비스되는 구조

• 자동완성 기능을 사용하기 위해서는 데이터 타입을 completion으로 설정

  PUT /movie_term_completion
  {
  	"mappings": {
  		"_doc": {
  			"properties": {
  				"movieNmEnComple": {
  					"type": "completion"
  				}
  			}
  		}
  	}
  }
  

• 데이터 추가

  PUT /_bulk
  { "index" : { "_index" : "movie_term_completion", "_id" : "1" } }
  { "movieNmEnComple" : "After Love" }
  
  { "index" : { "_index" : "movie_term_completion", "_id" : "2" } }
  { "movieNmEnComple" : "Lover" }
  
  { "index" : { "_index" : "movie_term_completion", "_id" : "3" } }
  { "movieNmEnComple" : "Love for a mother" }
  
  { "index" : { "_index" : "movie_term_completion", "_id" : "4" } }
  { "movieNmEnComple" : "Fall love" }
  
  { "index" : { "_index" : "movie_term_completion", "_id" : "5" } }
  { "movieNmEnComple" : "My lovely wife" }
  
  

• “L”로 시작되는 모든 영화 제목을 검색

  • prefix로 검색할 키워드 설정
  • completion에 검색에 사용할 필드 지정
  • 결과로 5개를 요청
    • 5개를 항상 보장하는 것은 아님

  POST /movie_term_completion/_search
  {
  	"suggest": {
  		"movie_completion": {
  			"prefix": "1",
  			"completion": {
  				"field": "movieNmEnComple",
  				"size": 5
  			}
  		}
  	}
  }
  

• 자동완성 결과

  • prefix로 제공되는 전방일치 검색 기능에 의해 2개의 문서만 “L”로 시작되는 단어만 검색
  • 반드시 “L”로 시작되어야 함

• 부분일치를 하고 싶다면 분리해서 배열 형태로 만들어야 한다

  PUT /_bulk
  { "index" : { "_index" : "movie_term_completion", "_id" : "1" } }
  { "movieNmEnComple" : { "input": ["After", "Love"] } }
  
  { "index" : { "_index" : "movie_term_completion", "_id" : "2" } }
  { "movieNmEnComple" : { "input": ["Lover"] } }
  
  { "index" : { "_index" : "movie_term_completion", "_id" : "3" } }
  { "movieNmEnComple" : { "input": ["Love", "for", "a", "mother"] } }
  
  { "index" : { "_index" : "movie_term_completion", "_id" : "4" } }
  { "movieNmEnComple" : { "input": ["Fall", "love"] } }
  
  { "index" : { "_index" : "movie_term_completion", "_id" : "5" } }
  { "movieNmEnComple" : { "input": ["My", "lovely", "wife"] } }