{"id":7344,"date":"2019-08-06T07:02:34","date_gmt":"2019-08-06T14:02:34","guid":{"rendered":"http:\/\/www.couchbase.com\/blog\/?p=7344"},"modified":"2024-02-07T11:56:40","modified_gmt":"2024-02-07T19:56:40","slug":"building-autocomplete-or-typeahead-functionality-using-full-text-search","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/pt\/building-autocomplete-or-typeahead-functionality-using-full-text-search\/","title":{"rendered":"Criar preenchimento autom\u00e1tico ou typeAhead usando a Pesquisa de texto completo"},"content":{"rendered":"

O que \u00e9 Autocomplete vs. Type Ahead?<\/b><\/h3>\n

Autocompletar como o<\/span> wikipedia<\/span><\/a> diz<\/span><\/p>\n

\"O autocomplete, ou preenchimento de palavras, \u00e9 um recurso no qual um aplicativo prev\u00ea o restante de uma palavra que o usu\u00e1rio est\u00e1 digitando\"<\/span><\/i><\/p>\n

Tamb\u00e9m \u00e9 conhecido como Sugest\u00f5es, Type Ahead ou Search as you Type. Isso ajuda a navegar ou a orientar um usu\u00e1rio, apresentando a ele conclus\u00f5es e alternativas prov\u00e1veis para o texto enquanto ele o digita. E reduz a quantidade de caracteres que o usu\u00e1rio precisa digitar para obter os resultados finais da pesquisa, melhorando assim a experi\u00eancia de pesquisa dos usu\u00e1rios.<\/span><\/p>\n

Vamos explorar algumas abordagens funcionais sobre como implementar o recurso de autocompletar usando o Couchbase FTS.<\/span><\/p>\n

\u00a0<\/b><\/h4>\n

Usando a abordagem Edge NGram.<\/b><\/h4>\n

Essa abordagem envolve o uso de diferentes \u00edndices e analisadores de tempo de consulta.<\/span><\/p>\n

Etapa 1<\/b> - \u00e9 ter a defini\u00e7\u00e3o correta do \u00edndice FTS para os campos que precisam ser preenchidos automaticamente. Portanto, durante a indexa\u00e7\u00e3o, os campos de preenchimento autom\u00e1tico pretendidos devem ser analisados com um analisador personalizado que use o filtro de token de ngrama de borda<\/a>. It can also be chained with `to_lower` token filter if concerned about the case sensitivity.\u00a0 <\/span>loja <\/b><\/a>- deve ser ativada para o campo autocompletar na defini\u00e7\u00e3o do \u00edndice para preservar o conte\u00fado do campo intacto no \u00edndice FTS, de modo que esse valor de campo armazenado seja buscado explicitamente durante a fase de consulta para executar o preenchimento autom\u00e1tico real ou as sugest\u00f5es para o usu\u00e1rio.<\/span><\/p>\n

Como funciona um filtro de token de ngrama de borda?<\/b><\/h5>\n

Um tokenizador de ngrama de borda tokenizar\u00e1 um determinado valor de texto de autocompletar em sub-tokens de comprimento que variam de um determinado par\u00e2metro de comprimento m\u00ednimo e m\u00e1ximo. Por exemplo, um tokenizador de ngrama de borda com comprimento m\u00ednimo de 2 e comprimento m\u00e1ximo de 6 tokenizaria o texto \"<\/span>parque jur\u00e1ssico<\/b>\" como abaixo.<\/span><\/p>\n

ju, jur, jura, juras, jurass, pa, par, park.\u00a0<\/b><\/p>\n

A ideia aqui \u00e9 que esses textos tokenizados do campo indexado serviriam como futuras entradas de texto parcial em potencial do usu\u00e1rio na interface do usu\u00e1rio.<\/span><\/p>\n

\u00a0<\/span><\/p>\n

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Etapa 2<\/b> - Posteriormente, quando o usu\u00e1rio final realmente come\u00e7ar a digitar na caixa de texto da interface do usu\u00e1rio, o aplicativo cliente poder\u00e1 acionar consultas de pesquisa em segundo plano com o texto parcial dispon\u00edvel na caixa de texto. Os clientes devem usar especificamente a fun\u00e7\u00e3o consulta de correspond\u00eancia<\/a> pois ele tem as disposi\u00e7\u00f5es para fornecer explicitamente,<\/span><\/p>\n