pg_search

Nouvelle #iteration du Projet 11 - "Première version d'un moteur web PKM".

J'ai traité les tâches décrites dans ma dernière note.

• Comme me l'a signalé à plusieurs reprises Alexandre, je dois améliorer le rendu responsive sur smartphone. Jusqu'à présent, je n'ai pas encore consacré de temps à ce sujet.
• Je dois améliorer le script d'import des données dans Elasticsearch. Pour le moment, ici, je commence par supprimer toutes les données avant d'effectuer l'importation des données.
  Problème : les pages ne sont plus accessibles pendant l'exécution de ce script.

J'ai enfin publié sklein-pkm-engine sur https://notes.sklein.xyz.

En mars 2024, j'écrivais :

Pour le moment, j'utilise Obsidian Quartz pour déployer https://notes.sklein.xyz.

Est-ce que j'en suis satisfait ? Pour le moment, la réponse est non, parce que je ne le maitrise pas assez.

J'ai une grande envie d'implémenter une version personnelle basée sur SvelteKit et Apache Age, mais j'essaie de ne pas tomber dans ce Yak!.

Début mai 2024, je suis tombé dans ce Yak!, j'y ai consacré 93 heures en tout, soit l'équivalent d'environ 15 jours de travail étalés sur 8 semaines.

J'ai enfin supprimé Obsidian Quartz

J'ai changé plusieurs fois de direction :

• j'ai exploré une implémentation basée sur Apache Age,
• ensuite pg_search,
• ensuite Typesense
• et pour finir, j'ai opté pour une implémentation basée sur Elasticsearch (voir détail dans Projet 13).

Je viens d'essayer de réaliser un screencast de présentation de la version actuelle de sklein-pkm-engine, mais le résultat de mon discours était vraiment trop déstructuré pour être publié. J'essaierai de publier un screencast prochainement.

Je viens de tenter de réaliser un screencast pour présenter la version actuelle de sklein-pkm-engine, mais mon discours était trop désorganisé pour être publié. Je souhaite enregistrer une nouvelle version prochainement.

Prochains objectifs concernant le projet sklein-pkm-engine :

• Traiter les dernières tâches que j'avais listées dans Projet 11 - "Première version d'un moteur web PKM" ;
• Dresser une liste des corrections de bug et des améliorations que je souhaite apporter à notes.sklein.xyz.

#JeMeDemande comment Elasticsearch gère le support Highlighting (search-engine) avec du contenu qui intègre initialement des balises HTML 🤔.

J'ai trouvé la réponse dans cet article Elastic Search: Highlighting Text That Contains HTML Tags.

-- from

#JeMeDemande également si pg_search, Typesense et Meilisearch peuvent réaliser la même chose que ce qui est décrit dans Elastic Search: Highlighting Text That Contains HTML Tags.

En ce qui concerne Typesense, j'ai consulté l'issue Feature Request - Ignore any HTML tags when searching but still return response with HTML included, ce qui me laisse penser que cette fonctionnalité n'est pas prise en charge.

Pour Meilisearch, la discussion Ignore HTML tags at search m'a également conduit à la conclusion que cette fonctionnalité n'est pas encore implémentée. J'ai aussi appris qu'Algolia permet d'ignorer les balises HTML lors de la recherche : Algolia ignores HTML tags during search.

Quant à pg_search, mes recherches sur les mots-clés HTML dans les dépôts pg_search et Tantivy (Tantivy) n'ont rien donné. Il semble donc que la fonctionnalité de surlignage du texte contenant des balises HTML ne soit pas prise en charge par pg_search.

Contenu de ce constat, je vais peut-être redonner une chance à Elasticsearch malgré mon aversion pour la JVM 🤔.

Ce matin, j'ai enfin pris le temps de parcourir attentivement la documentation d'Elasticsearch pour comparer ses fonctionnalités à celles de Meilisearch, Typesense et pg_search.

J'ai lu Text analysis overview de Elasticsearch.

Je note ici les étapes de l'Text analysis que j'ai des difficultés à retenir :

• Tokenization
• Token filtering (voir dans Anatomy of an analyzer)
• Normalization (search engine)
• Stemmer token filter (search engine)
• Character filters reference
• Customize text analysis

J'ai parcouru la liste des différents types des Built-in analyzer reference de Elasticsearch.

Je retiens le concept de stop analyzer.

#JeMeDemande l'usage du Keyword analyzer 🤔.

Je trouve le Pattern analyzer intéressant.

En lisant Fingerprint analyzer je découvre l'algorithme fingerprinting décrit dans la documentation de OpenRefine : https://openrefine.org/docs/technical-reference/clustering-in-depth#fingerprint. Je garde cela dans un coin de mon esprit, il se peut que cela me soit utile à l'avenir 🤔.

Je découvre que Elasticsearch (sans doute Lucene 🤔) propose beauoup de token filtering différent qui peuvent être combinés : Apostrophe, ASCII folding, CJK bigram, CJK width, Classic, Common grams, Conditional, Decimal digit, Delimited payload, Dictionary decompounder, Edge n-gram, Elision, Fingerprint, Flatten graph, Hunspell, Hyphenation decompounder, Keep types, Keep words, Keyword marker, Keyword repeat, KStem, Length, Limit token count, Lowercase, MinHash, Multiplexer, N-gram, Normalization, Pattern capture, Pattern replace, Phonetic, Porter stem, Predicate script, Remove duplicates, Reverse, Shingle, Snowball, Stemmer, Stemmer override, Stop, Synonym, Synonym graph, Trim, Truncate, Unique, Uppercase, Word delimiter, Word delimiter graph.

J'ai lu Stemmer token filter que je considère comme très important pour un moteur de recherche efficace.

#JaiDécouvert le support de Synonym graph token filter.

Je lis HTML strip character filter, fonctionnalité que je juge très utile.

Je lis qu'Elasticsearch propose de nombreuses méthodes de query, entre autres :

• Query DSL
• EQL search
• ES QL
• et même SQL
• Scripting

Tout cela est très riche !

J'ai lu Highlighting

#JeMeDemande comment Elasticsearch gère le support Highlighting (search-engine) avec du contenu qui intègre initialement des balises HTML 🤔.

J'ai trouvé la réponse dans cet article Elastic Search: Highlighting Text That Contains HTML Tags.

Suite de 2024-07-14_1211 en lien avec Projet 5 - "Importation d'un vault Obsidian vers Apache Age".

• Extraction des tags présents dans le corps des notes.

C'est fait 🙂 : Extract tags from note bodies to create and associate them with the note

• Implémentation d'une fonction qui transforme le corps markdown d'une note en HTML avec les bons liens HTML vers les tags et autres notes.

C'est fait 🙂 : Implementation of a markdown-to-html rendering function that takes tags and wikilinks into account

• Implémentation d'une fonction qui transforme le corps markdown d'une note en texte brut, sans lien, destiné à être injecté dans un moteur de recherche comme pg_search ou Typesense.

J’ai préparé une première ébauche, mais étant incertain de la manière dont je vais intégrer cette fonctionnalité avec pg_search ou Typesense, j’ai décidé de ne pas continuer à la développer pour le moment : Implementation of a function that transforms markdown content into plain text.

Suite de 2024-07-14_1211 en lien avec Projet 5 - "Importation d'un vault Obsidian vers Apache Age".

Pour résoudre ce problème, j'ai décidé de :

• Créer un repository GitHub nommé obsidian-vault-to-pg_search.
• Créer un repository GitHub nommé obsidian-vault-to-typesense.
• Supprimer les intégrations pg_search et Typesense de obsidian-vault-to-apache-age-poc

C'est fait 🙂.

Après cela, je souhaite implémenter dans obsidian-vault-to-apache-age-poc les fonctionnalités suivantes :

• Création des liaisons entre les notes basées sur les wikilink ([[Internal links]]).

C'est implémenté par ce commit 🙂.

Je ne suis pas satisfait de l'implémentation de cette partie et celle-ci.

Avec l'intégration de pg_search et Typesense, j'ai bien conscience de m'être un peu perdu dans Projet 5 - "Importation d'un vault Obsidian vers Apache Age".

Pour résoudre ce problème, j'ai décidé de :

• Créer un repository GitHub nommé obsidian-vault-to-pg_search.
• Créer un repository GitHub nommé obsidian-vault-to-typesense.
• Supprimer les intégrations pg_search et Typesense de obsidian-vault-to-apache-age-poc.

Après cela, je souhaite implémenter dans obsidian-vault-to-apache-age-poc les fonctionnalités suivantes :

• Création des liaisons entre les notes basées sur les wikilink ([[Internal links]]).
• Extraction des tags présents dans le corps des notes.
• Implémentation d'une fonction qui transforme le corps markdown d'une note en HTML avec les bons liens HTML vers les tags et autres notes.
• Implémentation d'une fonction qui transforme le corps markdown d'une note en texte brut, sans lien, destiné à être injecté dans un moteur de recherche comme pg_search ou Typesense.

Après avoir traité ces tâches, je souhaite travailler sur un moteur de rendu HTML basé sur SvelteKit, obsidian-vault-to-apache-age-poc et sans doute obsidian-vault-to-typesense.

Nouvelle #iteration du Projet 5 - "Importation d'un vault Obsidian vers Apache Age".

Dans 2024-07-10_0941 je disais :

je souhaite tester l'intégration de Typesense à obsidian-vault-to-apache-age-poc en complément de pg_search.

Voici un screencast du résulat de cette implémentation de InstantSearch connecté à Typesense :

Suite à 2024-07-09_0846 (Projet 5) et suite à la publication de poc-meilisearch-blog-sveltekit en 2023, je souhaite tester l'intégration de Typesense à obsidian-vault-to-apache-age-poc en complément de pg_search.

J'ai bien conscience que Typesense fait doublon avec pg_search, mais mon objectif dans ce projet est de comparer les résultats de Typesense avec ceux de pg_search.
J'espère que cet environnement de travail me permettra d'itérer afin de répondre à cette question.

Idéalement, j'aimerais uniquement utiliser pg_search afin de mettre en œuvre un seul serveur de base de données et de bénéficier de la mise à jour automatique de l'index du moteur de recherche :

A BM25 index must be created over a table before it can be searched. This index is strongly consistent, which means that new data is immediately searchable across all connections. Once an index is created, it automatically stays in sync with the underlying table as the data changes. (from)

Dans le cadre de mon travail sur Projet 5 - "Importation d'un vault Obsidian vers Apache Age" et plus précisément, ma tentative d'utiliser pg_search pour y intégrer un moteur de recherche, j'ai creusé le sujet InstantSearch.

Typesense permet d'utiliser InstantSearch via un adaptateur :

At Typesense, we've built an adapter (opens new window) that lets you use the same Instantsearch widgets as is, but send the queries to Typesense instead. (from)

Ici j'ai découvert des alternatives à InstantSearch :

• typesense-minibar
• autocomplete (aussi créé par Algolia)
• docsearch (aussi créé par Algolia)

#JeMeDemande comment utiliser InstantSearch ou TypeSense-Minibar avec pg_search.
N'ayant pas trouvé de réponse, #JaiPublié How can I implement InstantSearch, Typesense-Minibar or Docsearch with pg_search?.

#iteration du Projet 5 - "Importation d'un vault Obsidian vers Apache Age" et plus précisément la suite de 2024-06-20_2211, 2024-06-23_1057 et 2024-06-23_2222.

Pour le projet obsidian-vault-to-apache-age-poc je souhaite créer une image Docker qui intègre les extensions pg_search et Apache Age à une image PostgreSQL.

Pour réaliser cela, je vais me baser sur ce travail préliminaire https://github.com/stephane-klein/pg_search_docker.

#JaiDécidé de créer un repository GitHub nommé apache-age-docker, qui contiendra un Dockerfile pour builder une image Docker PostgreSQL 16 qui intègre la release "Release v1.5.0 for PG16" de l'extension Postgres Apage Age.