Zeker! Hier is een uitgebreide strategie voor automatische indexering en data normalisatie binnen Typesense, gericht op ongestructureerde en inconsistente productgegevens: 1. Data Cleaning en Normalisatie a. Preprocessing Script ontwikkelen - Gebruik een programmeertaal zoals Python met bibliotheken als pandas, regex, en textprocessing libraries. - Verwijder HTML-tags, speciale tekens en HTML-entiteiten. - Converteer alle tekst naar kleine letters voor consistentie. - Verwijder stopwoorden en niet-relevante woorden. - Corrigeer veelvoorkomende spellingsfouten (bijv. met behulp van libraries als TextBlob of SymSpell). b. Normalisatie Technieken - Consistent gebruik van een standaard eenheid of formaat (bijv. metrische maten). - Uniforme spelling van merknamen en categorieën. - Standaardisatie van synoniemen (bijvoorbeeld “laptop” en “notebook”). 2. Data Normalisatie en Structurering a. Extractie van gestructureerde velden - Gebruik NLP-technieken zoals Named Entity Recognition (NER) om belangrijke entiteiten te identificeren. - Definieer aanvullende velden in Typesense (bijv. “brand”, “categorie”, “prijs”) en vul deze tijdens preprocessing. b. Data enrichment - Voeg metadata toe waar mogelijk (bijvoorbeeld classificaties) om zoekbaarheid te verbeteren. 3. Automatische Indexering en Updates a. Data pipeline opzetten - Automatiseer het proces met een ETL (Extract, Transform, Load) pipeline. - Voer preprocessing uit voordat je data indexeert. b. Periodieke synchronisatie - Gebruik cron-jobs of serverless functies (zoals AWS Lambda) om regelmatig nieuwe of gewijzigde data te verwerken. - Implementeer een change detection mechanisme (bijvoorbeeld hash-checks) om alleen gewijzigde records te herindexeren. 4. Typesense Configuratie optimaliseren a. Gebruik van “searchable_fields” - Specificeer expliciet welke velden doorzocht moeten worden. - Overweeg het toevoegen van multi-word zoekvelden of fuzzy search. b. Fuzzy en typo-tolerantie - Typesense ondersteunt typo-tolerantie; configureer dit via de API of instellingen. c. Facetting en ranking - Voeg facetten toe voor betere filtering. - Pas ranking aan op basis van relevantie, prijs, populariteit, etc. 5. Implementatievoorbeeld Voorbeeld van preprocessing in Python: ```python import re from textblob import TextBlob def clean_text(text): text = re.sub(r'<[^>]+>', '', text) # HTML verwijderen text = re.sub(r'[^a-zA-Z0-9\s]', '', text) # Speciale tekens verwijderen text = text.lower() # alles naar lowercase # Spellingscontrole en synoniemen kunnen hier toegevoegd worden text = ' '.join([word.correct() if hasattr(word, 'correct') else word for word in text.split()]) stopwords = set(['de', 'een', 'en', 'van', 'in', 'op', 'met']) text = ' '.join([word for word in text.split() if word not in stopwords]) return text ``` Na preprocessing, stuur je de gestructureerde data naar Typesense via de API. 6. Monitoring en onderhoud - Houd de indexeringstijd en foutmeldingen in de gaten. - Pas je preprocessing en normalisatie aan op basis van nieuwe gegevens of inconsistenties die opduiken. 7. Samenvatting Door een combinatie van geautomatiseerde preprocessing, normalisatie, en regelmatige updates creëer je een robuuste en adaptieve indexeringsstrategie binnen Typesense. Dit verbetert de zoekkwaliteit ondanks ongestructureerde en inconsistente data. Heeft u specifieke voorbeelden of verdere wensen, dan help ik u graag verder!

Hier is een geavanceerde strategie voor automatische indexering en data normalisatie in Typesense voor inconsistente productbeschrijvingen: ## 1. Data Preprocessing Pipeline ### Automatische Text Cleaning ```javascript // Voorbeeld normalisatiefunctie function normalizeProductDescription(text) { return text .toLowerCase() .replace(/[^\w\s]/g, ' ') // Speciale tekens verwijderen .replace(/\s+/g, ' ') // Meerdere spaties naar één .trim() .replace(/\b(kg|kilo|kilogram)\b/g, 'kg') // Eenheid normalisatie .replace(/\b(cm|centimeter)\b/g, 'cm') .replace(/\b(st|stuks|pieces)\b/g, 'st'); } ``` ## 2. Geavanceerde Typesense Schema Configuratie ```json { "name": "producten", "fields": [ { "name": "description_raw", "type": "string", "index": false }, { "name": "description_clean", "type": "string", "index": true, "optional": false }, { "name": "description_tokens", "type": "string[]", "facet": true, "optional": false }, { "name": "description_search", "type": "string", "index": true, "optional": false }, { "name": "normalized_brand", "type": "string", "facet": true, "optional": true }, { "name": "normalized_category", "type": "string", "facet": true, "optional": true }, { "name": "metadata_extracted", "type": "object", "optional": true } ], "default_sorting_field": "description_clean" } ``` ## 3. Automatische Metadata Extractie ### Regex-patronen voor gestandaardiseerde data-extractie: ```javascript const extractionPatterns = { maten: /(\d+(?:[.,]\d+)?)\s*(cm|mm|m|inch|")/gi, gewichten: /(\d+(?:[.,]\d+)?)\s*(kg|g|lb|oz)/gi, kleuren: /\b(rood|blauw|groen|zwart|wit|geel|oranje|paars|grijs)\b/gi, merken: /\b(samsung|apple|sony|philips|bosch|siemens)\b/gi }; ``` ## 4. Spellingcorrectie & Synonymen Management ```javascript // Automatische spellingcorrectie const spellingCorrections = { 'telefoon': ['telefoon', 'telefoons', 'mobiel', 'gsm'], 'laptop': ['laptop', 'notebook', 'portable'], 'televisie': ['televisie', 'tv', 'television'] }; // Synonymen configuratie voor Typesense const synonyms = { "telefoon, mobiel, gsm": ["telefoon", "mobiel", "gsm"], "laptop, notebook": ["laptop", "notebook"] }; ``` ## 5. Automatische Index Updates Strategie ### Real-time Data Processing Flow: ```javascript class ProductIndexer { async processAndIndex(productData) { // 1. Data validatie const validated = await this.validateData(productData); // 2. Normalisatie pipeline const normalized = await this.normalizeData(validated); // 3. Metadata extractie const enriched = await this.extractMetadata(normalized); // 4. Typesense indexing await this.indexInTypesense(enriched); // 5. Quality check await this.qualityCheck(enriched); } async normalizeData(data) { return { description_raw: data.description, description_clean: this.cleanDescription(data.description), description_tokens: this.tokenizeDescription(data.description), description_search: this.prepareForSearch(data.description), normalized_brand: this.extractBrand(data.description), normalized_category: this.categorizeProduct(data.description), metadata_extracted: this.extractAllMetadata(data.description) }; } } ``` ## 6. Geavanceerde Search Configuration ```json { "query_by": "description_search,description_clean", "query_by_weights": "2,1", "num_typos": 2, "prefix": true, "filter_by": "normalized_category:electronics && normalized_brand:samsung", "sort_by": "_text_match:desc", "exhaustive_search": true } ``` ## 7. Monitoring & Quality Assurance ### Automatische kwaliteitsmetingen: ```javascript const qualityMetrics = { completeness: (doc) => doc.description_clean.length > 10 ? 1 : 0, consistency: (doc) => this.checkFormatConsistency(doc), searchability: (doc) => this.calculateSearchScore(doc) }; ``` ## 8. Implementatie Stappen 1. **Batch Processing**: Bestaande data normaliseren 2. **Real-time Pipeline**: Nieuwe data automatisch verwerken 3. **Synonyms Management**: Regelmatig bijwerken op basis van zoekgedrag 4. **Monitoring Dashboard**: Kwaliteit en prestaties bewaken 5. **Automatische Retraining**: AI-modellen verbeteren op basis van feedback ## 9. Aanbevolen Tools & Libraries - **Natural Language Processing**: Compromise.js of Natural - **Data Validation**: Joi of Yup - **Queue Management**: Bull Queue voor background processing - **Monitoring**: Prometheus + Grafana Deze strategie zorgt voor consistente, doorzoekbare data terwijl de oorspronkelijke informatie behouden blijft in `description_raw`. De automatische pipeline minimaliseert handmatig werk en maximaliseert zoekrelevantie.