LoHoSearch用于持续监控搜索效果时的配置

持续监控搜索效果，意味着同一套查询要按固定频率跑，并把每次结果留档。LoHoSearch 在配置上最基础的一步，是把“查询条件”和“评估口径”固定下来，否则下一次结果变化无法判断是搜索侧改动还是查询条件漂移。

判断方向：LoHoSearch 用于持续监控时，核心不是找最佳配置，而是建立可重复的查询集和结果留档机制。建议先用低频定时任务（如每日一次）跑 5～10 个固定查询，保存原始 JSON 响应，再用同一套对比逻辑判断结果变化；先不要接到线上实时链路。

先定义可重复的查询集合

监控面向的是变化，所以查询词、排序方式、过滤条件、返回数量必须固定。建议把查询写成一个配置文件，不要散落在脚本或命令行里。至少包含以下字段：查询词、语言/地区、返回条数、排序规则、过滤条件。每个查询要有唯一编号，例如 q1，方便后续统计和告警。

# loho_monitor.yaml
queries:
  - id: q1
    q: '企业服务解决方案'
    lang: zh
    region: cn
    page_size: 10
    sort: relevance
  - id: q2
    q: 'LoHoSearch 配置'
    lang: zh
    region: cn
    page_size: 5
    sort: date
schedule: '0 2 * * *'
output_dir: './search_snapshots'

LoHoSearch 监控请求骨架

如果 LoHoSearch 的使用方式是 HTTP API，可以先用 curl 手动验证单个查询，确认返回结构后再写成脚本。下面是一个通用请求模板，需要根据实际情况替换 endpoint 和认证信息。

curl -X GET 'https://YOUR_LOHOSEARCH_ENDPOINT/search' -H 'Authorization: Bearer YOUR_TOKEN' `--data-urlencode` 'q=企业服务解决方案' `--data-urlencode` 'lang=zh' `--data-urlencode` 'region=cn' `--data-urlencode` 'page_size=10'

这一步建议先做一次，把返回的 JSON 存成样例文件，字段结构确认后再写自动脚本。不要把尚不清楚的字段直接写入监控逻辑。

定时执行与结果落盘

监控脚本要完成三件事：读取查询配置、调用搜索接口、把原始响应按时间追加到文件。响应必须存原始 JSON，而不是只存摘要；后续判断不同指标时，原始快照才够用。建议保存为 JSONL，一行一次查询结果。

# monitor_search.py
import json, os, requests, datetime

config = json.load(open('loho_monitor.json'))  # 或从 YAML 读取
results = []
for q in config['queries']:
    resp = requests.get(
        'https://YOUR_LOHOSEARCH_ENDPOINT/search',
        params={'q': q['q'], 'lang': q['lang'], 'region': q['region']}
    )
    results.append({
        'time': datetime.datetime.utcnow().isoformat(),
        'query_id': q['id'],
        'status': resp.status_code,
        'response': resp.json()
    })
os.makedirs(config['output_dir'], exist_ok=True)
fname = 'search_' + datetime.date.today().isoformat() + '.jsonl'
with open(os.path.join(config['output_dir'], fname), 'a') as f:
    for item in results:
        f.write(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + chr(10))

这里的 YAML 和 Python 骨架是通用实现思路，LoHoSearch 的具体接口路径和参数名需要先通过一次手工请求确认，再调整脚本。定时任务可以用 cron：0 2 * * * cd /path/to/monitor && python monitor_search.py，每天凌晨跑一次，避开高峰。

结果对比与告警条件

每次跑完后，先看基础体检：所有查询是否有 HTTP 200、有无返回空结果、返回数量是否明显低于以往。若前 N 条链接集合与上一次不一致，很可能搜索效果发生了变化，但不一定是问题，需人工看变化方向。可以用一个简单的 diff 脚本提取当天和前一天的 URL 集合做对比。

jq -r 'select(.query_id=="q1") | .response.results[:5][]?.url' search_$(date -I).jsonl

告警阈值建议先按“事件”设置，例如：出现空结果、返回状态码非 200、某个固定文档从 top 5 消失。先不要对响应时间设低阈值，因为网络波动容易误报。

建议每批配置都先跑 3 天以上，再调整查询集合或监控频率。验证清单如下：

手工请求确认接口 URL、认证方式和返回字段名。
两次连续运行结果是否写入同一个 JSONL，且时间戳正确。
对比逻辑能区分“搜索结果正常变化”和“接口报错”。
定时任务失败有日志记录，能单独重跑某天的监控。