【原】用 Elasticsearch 造个“知网”难不难？

近期“知网”的热度一直不减，本来可以拿一些热点图片、网友评论作为开场。算了，这不是我一个技术博主该做的。

此处仅拿2022年5月24日早晨 6:00 微博搜索“知网”得到的前20条动态信息的词云说话。

基于 ik_smart 中文分词器的词云图

在网友不建议专家建议的大环境下，作为老百姓对“知网”的建议如下：

• 1、尊重版权，每篇文档被下载（人工备案下载，非爬虫）获得的收益一半（比例待商榷）费用给第一作者，这会极大的激发大家的创作动力。

• 2、将文章收益、被引用次数等作为未来文章评价指标。好文章（被引用多、被下载多）会有高收益，不好的文章会石沉大海。这会极大鼓励高校研究人员写好文章。

此处省略1万字......

当然，这些都不是我们平头老百姓该操心的事，作为技术人员，我更关注“知网”的本质——搜索。进一步说根据用户复杂的搜索条件，召回满意的结果。

问题来了，Elasticsearch 三大核心应用场景之一全文检索。用 Elasticsearch 能不能造一个“知网”呢？

这引发了我的极大的兴趣。

1、需求分析

首先，为避免“井底之蛙”，需求降级，降低到自己可控的程度。

• 天眼查了一下：“知网成立于2004年，共1649人”。得出初步结论，这是有18年技术积累的公司。
• 版权原因，我们也拿不到知网那么多的数据，只能先象征性的拿手里的文档模拟一下，研究技术的可行性。

其次，“知网”支持的搜索非常复杂，我们只研究“一框”搜索。

把标题检索搞明白了，其他只是时间问题。

再次，“知网”是全网论文的集合体，我们聚焦本地磁盘文件的集合体。

文件类型包含但不限于：.txt, .pdf, .ppt, .doc,.docx 等文档。

综上，为避免落成“螳臂当车”的笑柄，我们把需求转化为简版的“知网”——本地知识库检索系统。

核心功能点如下：

• 支持多种格式历史文档（pdf、ppt、doc、xls、txt）的解析及索引化。
• 支持文档基础数据（标题、大小、发布时间、修改时间、作者、全文）的建模。
• 支持新写入文档数据的解析及索引化，定时周期可配置。
• 支持建模后的数据存入Elasticsearch，支持通过浏览器访问。
• 支持kibana可视化分析。

2、技术选型

原则：不重复造轮子，自己可控，使用已有的、成熟的、开源的技术栈体系。

2017 年我带领小伙伴做过类似的知识库检索系统，只不过当时的技术体系较旧，Elasticsearch 也是2.X 版本。

相关技术实现如下两图所示：

关于文档格式转换及解析器，又会涉及如下 N 多技术栈。

早期的技术实现大半时间都花费在了文档格式转换和解析处理上。有没有更好的实现方式，一直是我关心的问题。从最早的自己找各类解析工具用到了 openoffice 组件，到内容检测和分析框架 Tika，再到 Elasticsearch 自身支持的 Ingest Attachment 文档处理器插件，最终到 Elastic 工程师开源的文档爬虫工具——FSCrawler。

2.1 OpenOffice

相比于闭源的金山WPS、微软Office，OpenOffice 现在已经成为全球领先的跨平台、全功能、多语言、公开对象接口、可扩展文件格式的开源办公软件 。引入相关 jar 包，即可实现文档的解析工作。

http://www./

2.2 Tika

Apache Tika 用Java编写，用于文件类型检测和从各种格式的文件内容提取的库。

使用Tika可以开发出通用型检测器和内容提取到的不同类型的文件，如电子表格，文本文件，图像，PDF文件甚至多媒体输入格式，在一定程度上提取结构化文本以及元数据。

https://tika./

2.3 Ingest Attachment 文件处理器插件

基于 Tika 实现的 Elasticsearch 文件处理插件，支持：PPT、XLS、PDF、WORD 等格式。

需要单独安装实现，安装实现如下：

sudo bin/elasticsearch-plugin install ingest-attachment

https://www./guide/en/elasticsearch/plugins/current/ingest-attachment.html

2.4 FSCrawler 文档爬虫工具

2019-02-25 我在社群给小伙伴推荐过，当时我写了如下的两段话。

应用场景：文件系统检索、中文知识库构建、简化pdf、office等文档解析繁琐步骤，一键导入构建索引实现检索等操作。

使用效果（推荐理由）：

• 1、效果不错，已经集成提卡映射Mapping可定制。
• 2、集成得非常好。自己写的话：第一步，不同类型解析（pdf还有可能涉及OCR识别）、第二步：定好mapping，第三步：导入。
• 3、各种配置写得很一目了然，上手快。
• 4、全部开源，如果有需要可以定制化改代码。
• 5、支持5.x，6.x，以及还未公布的7.x。（ps现在 7.X、8.X 都已经支持）
• 6、作者貌似是 Elastic 公司的。

https://github.com/dadoonet/fscrawler

https://t./02EMR7MRn

诚然，仅从更贴合 Elasticsearch 实现的角度来讲，FSCrawler 是文档分析的“终结者”。它几乎包含了我上面所述两幅图的全部技术实现。

所以，我们选型 FSCrawler 作为文档数据源处理+写入 Elasticsearch 同步工具。

2.5 Python Flask 轻量级 Web 框架

Flask 是目前最流行的 Python Web 框架之一。自 2010 年开源以来，Flask 受到了越来越多的 Python 开发者的喜欢，其受欢迎程度不输于 Django。

Flask 足够轻量，只用 5 行就能写出一个最简单的 Web 程序，但并不简陋，它能适应各类项目的开发。

截止：2022-05-24，GitHub Flask 框架 star 数：59.1k。

下图代表 Google 搜索走势，黄色：springboot，蓝色：django，蓝色：flask。flask 和 django 走势基本一致，受欢迎程度较高。

基于此，Web 部分我们选型 Python Flask 框架。

3、 整体架构

基于前面的需求分析和技术选型，整体架构&数据流图如下图所示。

相当于之前的分类型文档解析自己独立实现，FSCrawler 可谓“大包大揽”、“以一敌十”，之前最复杂、最困难的工作全部交由 FSCrawler 完成，包含但不限于：

• PDF、DOC、XLS、TXT等文档读取解析
• Elasticsearch 数据建模
• 批量数据同步写入 Elasticsearch
• 定时同步任务
• 针对特定图片式样的 PDF 文档，需要OCR 识别实现

有了上面的图，整体就会非常释然，就剩下四个字“干就完了”。

4、 系统实现

直接来个 Gif 动图，看一下实现效果。

相比于之前 java 开发的 web 系统，这次是我全栈实现，涉及到技术包含但不限于：Html、CSS、Javascript、Python、Flask、Elasticsearch、Kibana、FSCrawler。

• Html：页面框架。

• CSS：页面美化。

• JavaScript：动态更新样式的脚本实现。
  

• Python：后端服务接口。
  

• Flask：后端服务框架。
  

• Elasticsearch：数据落地存储。

• Kibana：数据可视化分析。

• FSCrawler：本地磁盘文档爬虫解析并写入Elasticsearch。

由于足够轻量级，累计核心代码不到 1000 行。

取名为：织网知识库检索系统。此“织网”非彼“知网”。“织”强调的“精耕细作、日积月累、功不唐捐、水滴石穿”。

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各位基础稳定数据统计如下：

本系统涉及的文档数比较少，但要对 Elastic 充满信心。Elasticsearch 支持动态扩展，支持成千上万、数亿、数十亿只是配置问题和数据量问题，技术层面没有问题。

5、小结

回归文章初心，“知网”是个非常庞大的功能体，仅就检索细节讨论的话，涉及很大一块的内容就是内容分析（分词处理、命名实体识别等 NLP 自然语言处理领域的知识）、以及文档之间的关联性（引用、被引用）等，是不小的工程。

本文是以“知网”的文档检索出发，构建了本地知识库系统，验证了 Elasticsearch 技术栈结合 Python Flask 构建知识库检索系统的可行性。

当然，一个系统的构建还会涉及很多其他细节内容，篇幅有限。我们找个时间给大家视频分享一下，一起探讨一下 Elasticsearch 在知识库检索系统中的应用。

扫码一起视频聊一聊

参考

李辉《Flask Web 开发实战》

https://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/75933314

Elasticsearch打造知识库检索系统

https:///analytics-vidhya/building-a-basic-search-engine-using-elasticsearch-fscrawler-97104c1ea220