我想在搜索结果中使用elasticsearch的突出显示功能，但不能使用analyzer插件。我们的（非常定制的）nlp管道相当繁重（在cpu和内存中，在生产中它可能与其他服务进行通信，例如字典解析）。
目前，我们将一个纯文本文档转换为一个标记列表，所以 The quick siberian fox jumps over the grizzly bear 变成 {"text": "The quick siberian fox jumps over the grizzly bear", "tokens": ["quick", "siberian fox", "jump", "grizzly bear"]} . 然后我们将上面的内容作为一个文档插入，包含2个字段， text 以及 tokens ，并且我们在 tokens 现场。到现在为止，一直都还不错。
现在我们正在考虑突出显示原始文本中的匹配项，因此如果用户搜索“jump”，我们希望返回 The quick siberian fox [jumps] over the grizzly bear . 然而，据我所知，elasticsearch突出显示引擎依赖于在索引或查询时分析纯文本，以获得包含位置信息的术语向量(是这样吗？）
因为我们不能为es编写分析器插件，所以我们不能依赖这种方法。但是，在纯文本字符串上运行nlp管道时，我们确实会生成位置信息，所以我们可以在索引时提供术语向量吗？我在elasticsearch中找到了用户定义的术语向量，但唯一的答案是应用程序（knn），而不是手动插入术语向量的问题。
或者，有没有一种不同的方式来突出显示，我们可以使用？我找到了https://www.elastic.co/blog/search-for-things-not-strings-with-the-annotated-text-plugin 但我不知道如果我们把这些东西编入索引会怎么样 the [quick](quick) [siberian fox](siberian fox) [jumps](jump) over the [grizzly bear](grizzly bear) 几乎所有的东西都会被注解。