我们电商搜索的整体技术架构包括以下组件和流程：
1. 数据采集：我们从各个电商渠道、供应商和其他数据源收集和采集商品数据，包括商品信息、属性、分类、价格等。这些数据通过API、爬虫等方式进行获取，并经过清洗和格式化处理。
2. 数据存储：采集到的商品数据被存储在后端数据库中，通常使用高性能的数据库系统，如Elasticsearch、Solr或其他分布式数据库。这些数据库通常具备高可扩展性和快速搜索的特性，以支持大规模的数据存储和搜索需求。
3. 索引和搜索引擎：我们使用Elasticsearch作为主要的搜索引擎，对商品数据进行索引和搜索。Elasticsearch提供了强大的分布式搜索和分析能力，支持全文搜索、过滤、排序、聚合等操作。我们将电商商品的各种属性和特征映射到Elasticsearch的索引结构中，以支持快速和准确的搜索。
4. 搜索服务：我们构建了搜索服务层，作为前端应用和Elasticsearch之间的接口。这个服务层接收用户的搜索请求，解析请求参数，并根据业务需求调用Elasticsearch进行搜索操作。它还可以处理搜索结果的过滤、排序、分页等操作，并将最终结果返回给前端应用。
5. 前端应用：我们的电商搜索有一个用户友好的前端应用，可提供搜索框、过滤器、排序和展示商品列表等功能。前端应用收集用户的搜索关键词和选项，并将其传递给搜索服务层。搜索结果被呈现给用户，并提供交互和导航功能。
6. 监控和优化：我们使用各种监控工具和技术来监控搜索服务和Elasticsearch集群的性能和状态。这样可以实时监测搜索请求、查询响应时间、错误率等指标，以便进行性能优化和故障排查。
7. 持续优化：我们持续优化电商搜索的技术架构，包括索引优化、查询优化、缓存策略、负载均衡、容灾备份等。我们还会使用A/B测试和用户反馈等方式，收集用户体验和需求，以进一步改进搜索的精度、速度和用户满意度。
这是我们电商搜索的典型技术架构，具体的实施方式可能会根据实际业务需求和技术选型的不同而有所差异。