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a6cd99a4ca
OncoLit: a multi-tenant oncology literature search, feed, and collaboration platform. Built with FastAPI + Vue 3 + PostgreSQL. Includes PubMed pipeline, drug approvals, AI summaries, and systematic review tools.
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12 KiB
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# 搜索功能实施计划
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> 计划日期：2026-07-24
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> 基于 9 Agent 审计 + 真实数据库 1,662 篇字段覆盖率验证
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## 阶段 0 — 关键 Bug 修复（先修再用）
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**目标**：解除搜索阻塞 + 修复严重 Bug，不引入新功能。修改全部测试通过后提交。
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| # | 修复项 | 文件 | 修改说明 |
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|---|--------|------|---------|
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| 0.1 | `_expand_mesh_tag_ids` 移除 INNER JOIN | `search_engine.py:518` | `select(GlobalTag.id).join(GlobalTagTreeNumber)` → `select(GlobalTag.id).where(...)` |
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| 0.2 | `recent_subq` 条件化 | `search_engine.py:314-319` | 有搜索词/历史查询时禁用 |
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| 0.3 | OR 布尔运算符修复 | `search_engine.py:394-414` | 同 field 按 boolean_operator 用 `or_()` 组合 |
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| 0.4 | 多 [MH] 词 AND 组合 | `search_engine.py:516-519` | 逐 term 独立 subq，按 boolean 组合 |
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| 0.5 | PMC/trial_reg XPath 上下文 | `pubmed_api.py:440,447` | `article.findall` → `article_elem.findall` |
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| 0.6 | 构造函数 5 字段遗漏 | `pubmed_api.py:914-944` | 补 `pubmed_revised`/`citation_status`/`date_completed`/`article_date`/`suppl_mesh_list` |
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| 0.7 | `ArticleTitle` itertext | `pubmed_api.py:409` | `.text` → `"".join(itertext())` |
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| 0.8 | PMC_ID 格式统一 | `pubmed_api.py:264` | `(art.get("pmcid") or "").lstrip("PMC")` |
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| 0.9 | 搜索端点 try/except | `features.py:68` | 加异常处理返回 400 |
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| 0.10 | 前端 field:all 硬编码 | `SearchView.vue:83` | 替换为动态 `field.value` |
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| 0.11 | `journal_iso` 导入修复 | `pubmed_api.py` | 覆盖率 0% → 100%，增补 ISOAbbreviation 解析 |
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| 0.12 | `keywords` 导入修复 | `pubmed_api.py` | 覆盖率 0% → ~50%，增补 KeywordList 解析 |
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**阶段 0 验证命令**：
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```bash
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cd backend && python -m pytest tests/ -v --no-cov -k "not wechat"
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# 运行 pipeline 回填已有数据
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curl -X POST localhost:8000/api/v1/admin/pipeline/run \
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-H "Authorization: Bearer $(admin_token)"
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# 验证 journal_iso 数据
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psql -U scilit_dev -d scilit_dev -c \
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"SELECT pmid, pmid, journal_iso FROM global_literature WHERE journal_iso IS NOT NULL LIMIT 10"
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# 验证 [MH] 搜索
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curl -X POST localhost:8000/api/v1/features/search/advanced \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{"query": "lung neoplasms[MH]"}'
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```
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## 阶段 1 — P0 功能（数据 + 核心代码）
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**目标**：[MH]/[MAJR] 搜索恢复正常，tree_numbers 填充，EDAT 搜索可用，ATM 第一版。
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| # | 任务 | 涉及文件 | 工作量评估 |
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|---|------|---------|-----------|
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| 1.1 | **导入完整 MeSH 树号**（NLM `mtrees2025.bin`） | `scripts/import_mesh_tags.py` | 2-3h |
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| 1.2 | **解析 PubmedData/History → `entrez_date`** | `pubmed_api.py` + `models/literature.py` + 迁移 | 2h |
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| 1.3 | `[AD]`（机构）字段标签映射 | `search_engine.py` + `pubmed_query_parser.py` | 30min |
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| 1.4 | `[LA]`（语言）字段标签映射 | `search_engine.py` + `pubmed_query_parser.py` | 30min |
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| 1.5 | `[EDAT]`（入库日期）字段标签 | `search_engine.py` + `pubmed_query_parser.py` | 30min |
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| 1.6 | **tsvector `setweight()` 迁移** | 迁移脚本 | 1h |
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| 1.7 | **ATM 引擎 v1**：整合 SynonymExpander | `services/query_expansion.py`（新建） | 3-4h |
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| 1.8 | `best_match` 权重调优 + setweight 配合 | `search_engine.py:556-558` | 1h |
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### 1.1 MeSH 树号导入
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**操作步骤**：
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1. 从 NLM 下载 `mtrees2025.bin`：
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```bash
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wget https://nlmpubs.nlm.nih.gov/projects/mesh/MESH_FILES/meshtrees/mtrees2025.bin
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```
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2. 修改 `scripts/import_mesh_tags.py`，添加树号导入逻辑（解析 `DescriptorName;TreeNumber` 行）
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3. 为现有 99 个标签补充 tree_number 关联
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4. 导入非 C04 树号（当前仅 manual 标签）
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### 1.2 PubmedData/History → `entrez_date`
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**模型修改**：
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```python
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# models/literature.py 新增字段
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entrez_date: datetime | None = None # PubMed 入库日期 → [EDAT]
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```
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**解析修改**（`pubmed_api.py` `_parse_pubmed_xml()`）：
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```python
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# 解析 PubmedData/History/PubMedPubDate[@PubStatus="entrez"]
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history = article_elem.find(".//PubmedData/History")
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if history is not None:
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for pd in history.findall("PubMedPubDate"):
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if pd.get("PubStatus") == "entrez":
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# 解析年月日...
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entrez_date = datetime(yr, mo, dy, tzinfo=UTC)
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```
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### 1.3-1.5 字段标签映射
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**解析器修改**（`pubmed_query_parser.py`）：
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```python
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# _FIELD_TAG_MAP 添加
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"AD": "affiliation", # 机构
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"LA": "language", # 语言
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"EDAT": "edat", # 入库日期
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```
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**SQL 映射**（`search_engine.py` `_field_condition()`）：
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```python
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"affiliation": GlobalLiterature.authors.cast(JSONB),
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"language": GlobalLiterature.language,
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||
"edat": GlobalLiterature.entrez_date,
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```
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### 1.6 tsvector setweight 迁移
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```sql
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-- 新迁移脚本：重建 search_tsv 带权重
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ALTER TABLE global_literature DROP COLUMN IF EXISTS search_tsv;
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ALTER TABLE global_literature ADD COLUMN search_tsv tsvector
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GENERATED ALWAYS AS (
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setweight(to_tsvector('english', coalesce(title, '')), 'A') ||
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setweight(to_tsvector('english', coalesce(abstract, '')), 'B') ||
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setweight(to_tsvector('english',
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coalesce((SELECT string_agg(value->>'family', ' ') FROM jsonb_array_elements(authors::jsonb)), '')
|
||
), 'A') ||
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||
setweight(to_tsvector('english',
|
||
coalesce((SELECT string_agg(value->>'affiliation', ' ') FROM jsonb_array_elements(authors::jsonb)), '')
|
||
), 'B')
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||
) STORED;
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||
CREATE INDEX IF NOT EXISTS ix_global_literature_search_tsv ON global_literature USING GIN(search_tsv);
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```
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### 1.7 ATM 引擎 v1
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**新建文件** `services/query_expansion.py`：
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```python
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class QueryExpander:
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"""PubMed ATM 简化版：MeSH 翻译 + Journal 翻译 + 同义词展开"""
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EXPANSION_LIMIT = 10 # 每个词最多展开为 10 个 OR 选项
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async def expand(self, db: AsyncSession, query: str) -> str:
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"""对 query 中的每个词执行 ATM 展开"""
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words = query.split()
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expanded = []
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for w in words:
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# 1. MeSH Translation Table — 查 exact 匹配的 descriptor
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mesh = await self._lookup_mesh(db, w)
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if mesh:
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expanded.append(f"({w}[MH] OR {' OR '.join(mesh)})")
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||
continue
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||
# 2. Journal Translation — 查缩写/全称
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||
journal = await self._lookup_journal(db, w)
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||
if journal:
|
||
expanded.append(f"({w}[TA] OR {' OR '.join(journal)})")
|
||
continue
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||
# 3. 同义词展开（整合 SynonymExpander）
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||
syns = synonym_expander.expand(w)
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||
if syns:
|
||
expanded.append(f"({w} OR {' OR '.join(syns)})")
|
||
continue
|
||
expanded.append(w)
|
||
return " ".join(expanded)
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```
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### 1.8 best_match 权重调优
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```python
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# 修改后权重公式（配合 setweight）
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score = (
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func.ts_rank(GlobalLiterature.search_tsv, tsq) * 10.0 # ts_rank 放大到 ~0-10
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+ func.ln(func.coalesce(GlobalLiterature.cited_by_count, 0) + 1) * 2.0 # 引用 ~0-14
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+ case((GlobalLiterature.pub_year >= 2020, 1), else_=0) # 近期 +1
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)
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```
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## 阶段 2 — P1 功能（搜索覆盖率扩展）
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**目标**：字段标签覆盖率达到 ~80%，通配符/精确短语/中文搜索支持。
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| # | 任务 | 说明 |
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|---|------|------|
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| 2.1 | `[MH:NoExp]`/`[MAJR:NoExp]` 支持 | 解析器 + SQL 增加 `NoExp` 标志，阻止 tree_number 展开 |
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| 2.2 | `[TA]` journal_iso 支持 + 全称回退 | `_field_condition("journal")` 增加 journal_iso ILIKE |
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| 2.3 | `[TW]` 文本词字段标签 | 直接映射到 `search_tsv @@ plainto_tsquery()` |
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| 2.4 | `[OT]` (keywords JSON)、`[GR]` (grants JSON)、`[NM]` (chemical_list JSON) | 三字段字段标签 + SQL `jsonb_array_elements` + ILIKE |
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| 2.5 | `*` 通配符截词 | 检测 `word:*` 模式 → `to_tsquery('english', 'word:*')` |
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| 2.6 | `[Title/Abstract]` 长标签 | 解析器添加 `Title/Abstract` → `TIAB` 等价 |
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| 2.7 | `[ALL]` 标签识别 | 解析器添加 `ALL` → `all` 字段映射 |
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| 2.8 | Field tag 附着规则 + 单值 DP + 日期格式 | 解析器修复 4 个语法场景 |
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| 2.9 | **Entry Terms 导入** | `desc2025.asc` 解析器 → `GlobalTag.entry_terms` |
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| 2.10 | `precision_mode` 后端+前端 | 后端 filter + 前端 SearchView 暴露 |
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| 2.11 | 多 affiliation 捕获 | `find` → `findall` + `|` 连接 |
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| 2.12 | 中文搜索 | 非英文 query 改用 `simple` 词典 |
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| 2.13 | 补全测试覆盖 | 28/46 零覆盖区域补全 |
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| 2.14 | Europe PMC 7 字段补全 | grants 从 JSON 解析，其余标记 |
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| 2.15 | API 碎片清理 | 移除 `/literature/search`、Feed 集成 tsvector |
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| 2.16 | `phraseto_tsquery` 精确短语 | 替代 ILIKE 用 GIN 索引 |
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## 阶段 3 — P2 完整覆盖
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**目标**：完整字段标签、搜索历史、自动补全、索引全面、facets。
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| # | 任务 | 优先级 |
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|---|------|--------|
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| 3.1 | 其余字段标签：[VI], [IP], [PG], [PMC], [SO], [IS], [GS], [RN], [SI], [SH], [LR], [IR] | P2 |
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| 3.2 | 搜索历史（`/search/history` 端点 + UI） | P2 |
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| 3.3 | MeSH 自动补全（`/tags/autocomplete` + debounce） | P2 |
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| 3.4 | 查询构建器 UI（布尔组合、括号分组） | P2 |
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| 3.5 | `best_match` 排序前端暴露 | P2 |
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| 3.6 | `[AU]` JSONB 回退 + `[DOI]` 精确匹配 | P2 |
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| 3.7 | `is_pubmed_syntax()` 引号检测 + regex 缓存 | P2 |
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| 3.8 | 重复 query 构建消除（提取 `_build_query()`） | P2 |
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| 3.9 | CommentsCorrections 全面处理（18 种 RefType） | P2 |
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| 3.10 | 缺失索引（doi B-tree, journal_iso B-tree, pub_types GIN, study_design GIN, retracted B-tree） | P2 |
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| 3.11 | `DISMISS_THRESHOLD` Feed 已读/忽略过滤 | P2 |
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| 3.12 | 搜索响应 faceted counts + spell correction + highlight | P2 |
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| 3.13 | `GlobalTagTreeNumber` 模型导出 | P2 |
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| 3.14 | JSON 列 json → jsonb 迁移 | P2 |
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## 验证流程
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### 每阶段验证
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```bash
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# 1. 回归测试（排除 broken wechat test）
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cd backend && python -m pytest tests/ -v --no-cov -k "not wechat" 2>&1 | tail -30
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# 2. [MH] 查询（阶段 0 修复后应有结果）
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curl -X POST localhost:8000/api/v1/features/search/advanced \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{"query": "lung neoplasms[MH]"}' | python -m json.tool | head -10
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# 3. OR 布尔
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curl -X POST localhost:8000/api/v1/features/search/advanced \
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||
-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{"query": "lung[TI] OR breast[TI]", "boolean": "or"}' | python -m json.tool | head -10
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# 4. 历史日期 + date 排序
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curl -X POST localhost:8000/api/v1/features/search/advanced \
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||
-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{"query": "cancer", "year_from": 1990, "year_to": 2000, "sort": "date"}'
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# 5. 数据回填验证
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curl -X POST localhost:8000/api/v1/admin/pipeline/run \
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-H "Authorization: Bearer $(admin_token)"
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# 6. 前端构建
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cd frontend && npm run build
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```
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### 端到端搜索质量检查
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```bash
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# 搜索肺癌文献（纯文本路径 — 基础能力）
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curl -X POST localhost:8000/api/v1/features/search/advanced \
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||
-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{"query": "lung cancer"}'
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||
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||
# MeSH 搜索（阶段 1 修复后）
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||
curl -X POST localhost:8000/api/v1/features/search/advanced \
|
||
-H "Content-Type: application/json" \
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||
-d '{"query": "lung neoplasms[MH] AND immunotherapy[TI]"}'
|
||
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||
# 精确短语 + 排序
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||
curl -X POST localhost:8000/api/v1/features/search/advanced \
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||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||
-d '{"query": "immune checkpoint inhibitor", "sort": "best_match", "boolean": "and"}'
|
||
```
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## 依赖关系
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```
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阶段 0（12 个 Bug 修复）
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│
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├→ 阶段 1.1（MeSH 树号导入）← 需先完成 0.1
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├→ 阶段 1.2（entrez_date 解析）← 独立
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├→ 阶段 1.3-1.5（字段标签）← 独立
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├→ 阶段 1.6（setweight 迁移）← 独立
|
||
├→ 阶段 1.7（ATM 引擎）← 需先完成 2.9 Entry Terms
|
||
└→ 阶段 1.8（best_match 权重）← 需先完成 1.6
|
||
```
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阶段 0 可并行完成，阶段 1-3 按顺序推进。
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