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algolia
有两种方案来配置 algolia。
- 让 Docsearch(准确来说是 Algolia Crawler) 每周一次爬取你的网站(也可自行爬取),前提是项目开源,否则收费,好处是无需额外配置,申请比较繁琐(本博客目前采用的方式)
- 自己运行 DocSearch 爬虫,可以随时爬取,但需要自行去注册账号和搭建爬虫环境,或者使用 Github Actions 来帮我们爬取。
方案1
关于申请 Algolia DocSearch 在文档中有详细介绍,主要是要申请麻烦,需要等待邮箱,并且还需要回复内容给对方进行确认。所以免费托管的 DocSearch 条件是,比较苛刻的,但申请完几乎是一劳永逸,也是我非常推荐的。如果申请成功后就可以在 Crawler Admin Console 中查看
然后将得到 algolia 的 appId,apiKey,indexName 填写到 docusaurus.config.ts
中即可。
algolia: {
appId: 'GV6YN1ODMO',
apiKey: '50303937b0e4630bec4a20a14e3b7872',
indexName: 'kuizuo',
}
爬取完毕后还会定时发送到你邮箱
方案2
Run your own | DocSearch (algolia.com)
因为方案1是真的难申请,极大概率会失败,无奈只能采用方案2。
首先去申请 Algolia 账号,然后在左侧 indices 创建索引,在 API Keys 中获取 Application ID 和 API Key(注意,有两个 API KEY)
填入到 docusaurus.config.ts
中的 API KEY 是 Search-Only API Key
themeConfig: {
algolia: {
apiKey: "xxxxxxxxxxx",
appId: "xxxxxxxxxxx",
indexName: "kuizuo",
},
}
系统我选用的是 Linux,在 Docker 的环境下运行爬虫代码。不过要先 安装 jq 我这里选择的是 0install 进行安装(安装可能稍慢),具体可以查看文档,然后在控制台查看安装结果
[root@kzserver kuizuo.cn]# jq --version
jq-1.6
接着在任意目录中创建 .env
文件,填入对应的 APPID 和 API KEY(这里是 Admin API Key
,当时我还一直以为是 Search API Key 坑了我半天 😭)
APPLICATION_ID = YOUR_APP_ID
API_KEY = YOUR_API_KEY
然后创建 docsearch.json
文件到项目目录下,其内容可以参考如下(将高亮部分替换成你的网站)
{
"index_name": "xxxx",
"start_urls": ["https://example.com"],
"sitemap_urls": ["https://example.com"],
"selectors": {
"lvl0": {
"selector": "(//ul[contains(@class,'menu__list')]//a[contains(@class, 'menu__link menu__link--sublist menu__link--active')]/text() | //nav[contains(@class, 'navbar')]//a[contains(@class, 'navbar__link--active')]/text())[last()]",
"type": "xpath",
"global": true,
"default_value": "Documentation"
},
"lvl1": "header h1, article h1",
"lvl2": "article h2",
"lvl3": "article h3",
"lvl4": "article h4",
"lvl5": "article h5, article td:first-child",
"lvl6": "article h6",
"text": "article p, article li, article td:last-child"
},
"custom_settings": {
"attributesForFaceting": ["type", "lang", "language", "version", "docusaurus_tag"],
"attributesToRetrieve": ["hierarchy", "content", "anchor", "url", "url_without_anchor", "type"],
"attributesToHighlight": ["hierarchy", "content"],
"attributesToSnippet": ["content:10"],
"camelCaseAttributes": ["hierarchy", "content"],
"searchableAttributes": [
"unordered(hierarchy.lvl0)",
"unordered(hierarchy.lvl1)",
"unordered(hierarchy.lvl2)",
"unordered(hierarchy.lvl3)",
"unordered(hierarchy.lvl4)",
"unordered(hierarchy.lvl5)",
"unordered(hierarchy.lvl6)",
"content"
],
"distinct": true,
"attributeForDistinct": "url",
"customRanking": ["desc(weight.pageRank)", "desc(weight.level)", "asc(weight.position)"],
"ranking": ["words", "filters", "typo", "attribute", "proximity", "exact", "custom"],
"highlightPreTag": "<span class='algolia-docsearch-suggestion--highlight'>",
"highlightPostTag": "</span>",
"minWordSizefor1Typo": 3,
"minWordSizefor2Typos": 7,
"allowTyposOnNumericTokens": false,
"minProximity": 1,
"ignorePlurals": true,
"advancedSyntax": true,
"attributeCriteriaComputedByMinProximity": true,
"removeWordsIfNoResults": "allOptional",
"separatorsToIndex": "_",
"synonyms": [
["js", "javascript"],
["ts", "typescript"]
]
}
}
运行 docker 命令
docker run -it --env-file=.env -e "CONFIG=$(cat docsearch.json | jq -r tostring)" algolia/docsearch-scraper
接着等待容器运行,爬取你的网站即可。最终打开 algolia 控制台提示如下页面则表示成功
因为要确保项目成功部署后才触发,如果采用 vercel 部署可以按照如下触发条件。
1.在你的项目新建.github/workflows/docsearch.yml
name: docsearch
on: deployment
jobs:
algolia:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v2
- name: Get the content of docsearch.json as config
id: algolia_config
run: echo "::set-output name=config::$(cat docsearch.json | jq -r tostring)"
- name: Run algolia/docsearch-scraper image
env:
ALGOLIA_APP_ID: ${{ secrets.ALGOLIA_APP_ID }}
ALGOLIA_API_KEY: ${{ secrets.ALGOLIA_API_KEY }}
CONFIG: ${{ steps.algolia_config.outputs.config }}
run: |
docker run \
--env APPLICATION_ID=${ALGOLIA_APP_ID} \
--env API_KEY=${ALGOLIA_API_KEY} \
--env "CONFIG=${CONFIG}" \
algolia/docsearch-scraper
2.添加以下secrets到你的 Github 仓库中,提交代码便可触发爬虫规则。
3.验证成功
可以在项目中的Action中查看是否自动爬取成功
orama
配置 algolia 的过程有稍许的复杂,这里你可以在 docusaurus 中集成 orama,这是一个在浏览器、服务器和边缘运行全文、矢量和混合搜索查询服务。最终实现的效果如图所示
本地搜索
如果你嫌 algolia 申请比较麻烦,docusaurus 也提供本地搜索,不过搜索上肯定会比全文搜索来的差一些。
本地搜索插件:docusaurus-search-local