谷粒商城实战笔记-利用大模型工具将DSL转换为Elasticsearch High-Level Client Java代码

痛点

在处理Elasticsearch查询时，有时需要编写复杂Java代码的需求。

尽管Elasticsearch提供了强大的High-Level Client API，但有时构建复杂的查询条件时仍然非常困难，代码通常难以理解，编码效率很低。

与之相比，DSL（Domain Specific Language）以更加直观的方式来表达查询逻辑，查询语句更容易理解和维护。

不过在AI工具大爆发的今年，这个难题也得以迎刃而解。

本文将介绍一种方法，通过使用大模型工具（如通义千问、Kimi、ChatGPT等）将DSL转换为Elasticsearch High-Level Client的Java代码，从而大大提升开发效率。

为什么使用DSL？

DSL是一种提供简洁、明确的方式来描述查询逻辑。在Elasticsearch中，DSL是JSON格式的字符串，易于阅读和编写。

例如，对于之前我们练习过的复杂查询语句：

{"query": {"bool": {"must": [{ "match": { "address": "Mill" } }],"filter": [{ "range": { "age": { "gte": 20, "lte": 30 } } }]}},"aggregations": {"age_distribution": {"terms": {"field": "age","size": 10}},"average_age": {"avg": {"field": "age"}},"average_balance": {"avg": {"field": "balance"}}}
}

这段DSL查询旨在查找地址包含“Mill”的记录，并且年龄在20至30岁之间的用户。此外，还进行了聚合查询以获取年龄分布和平均年龄及余额。

如何将DSL转换为Java代码

虽然DSL易于编写和理解，但在实际应用中，我们往往需要使用Java代码来执行查询。下面展示如何使用大模型工具将上述DSL转换为Java代码。

1. 编写DSL

首先，需要根据需求编写DSL查询。

2. 使用大模型工具转换DSL

接下来，使用大模型工具（如通义千问、Kimi、ChatGPT等）将DSL转换为Elasticsearch High-Level Client的Java代码。

以下是一个示例对话：

输入DSL查询：

{"query": {"bool": {"must": [{ "match": { "address": "Mill" } }],"filter": [{ "range": { "age": { "gte": 20, "lte": 30 } } }]}},"aggregations": {"age_distribution": {"terms": {"field": "age","size": 10}},"average_age": {"avg": {"field": "age"}},"average_balance": {"avg": {"field": "balance"}}}
}

询问大模型工具：

请将上述DSL查询转换为Elasticsearch High-Level Client的Java代码。

大模型的回复：

import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.index.query.BoolQueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.aggregations.AggregationBuilders;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;public class DslToJavaConverter {private RestHighLevelClient client;public DslToJavaConverter(RestHighLevelClient client) {this.client = client;}public void convertAndExecute() throws IOException {// 创建检索请求SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("bank");// 构建检索条件SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery().must(QueryBuilders.matchQuery("address", "Mill")).filter(QueryBuilders.rangeQuery("age").gte(20).lte(30));sourceBuilder.query(boolQuery);// 添加聚合sourceBuilder.aggregation(AggregationBuilders.terms("age_distribution").field("age").size(10));sourceBuilder.aggregation(AggregationBuilders.avg("average_age").field("age"));sourceBuilder.aggregation(AggregationBuilders.avg("average_balance").field("balance"));// 设置检索条件searchRequest.source(sourceBuilder);// 执行检索SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);// 处理解析结果// ...}
}

优势与注意事项

• 优势:

  • 提高开发效率: 通过大模型工具直接生成Java代码，可以节省大量的开发时间。
  • 易于维护: DSL的清晰性和可读性使得维护变得更加简单。
  • 减少错误: 自动生成的代码有助于减少因人为疏忽导致的错误。

• 注意事项:

  • 依赖大模型工具: 大模型工具的准确性取决于其训练数据和算法，因此需要定期更新以保持最佳状态。
  • 定制需求: 对于一些非常定制化的查询需求，可能需要手动调整生成的Java代码。
  • 安全性: 确保使用的工具是安全可靠的，尤其是在处理敏感数据时。