如果我能很好地理解你的问题，我会给你一个建议性的答案。我使用通配符查询和规范化器来将所有值小写：
以下是我的索引Map：

PUT multiple-fields
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "normalizer": {
        "lowercase_normalizer": {
          "type":"custom",
        "filter": ["lowercase"]
        }

      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "quest":{
        "type": "keyword",
        "normalizer": "lowercase_normalizer"
      }
    }
  }
}

我在索引中摄取了以下数据：
“quest”：“你喜欢数学吗？”
“探索”：“你喜欢物理吗？”
“探索”：“你喜欢历史吗？”
“探索”：“我想我确实喜欢你”
“quest”：“我喜欢红色的车”
“quest”：“你不喜欢”
“quest”：“你喜欢数学吗？”
基于这些值，我创建了以下查询：

GET multiple-fields/_search
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "quest": {
        "value": "do you like*"
      }
    }
  }
}

答复是：

"hits" : [
  {
    "_index" : "multiple-fields",
    "_type" : "_doc",
    "_id" : "bue1e3QBsTCl1BZvB0by",
    "_score" : 1.0,
    "_source" : {
      "quest" : "do you like math?"
    }
  },
  {
    "_index" : "multiple-fields",
    "_type" : "_doc",
    "_id" : "cOe1e3QBsTCl1BZvD0Yh",
    "_score" : 1.0,
    "_source" : {
      "quest" : "do you like physics?"
    }
  },
  {
    "_index" : "multiple-fields",
    "_type" : "_doc",
    "_id" : "cee1e3QBsTCl1BZvE0Zq",
    "_score" : 1.0,
    "_source" : {
      "quest" : "do you like history?"
    }
  },
  {
    "_index" : "multiple-fields",
    "_type" : "_doc",
    "_id" : "2-e1e3QBsTCl1BZvLUak",
    "_score" : 1.0,
    "_source" : {
      "quest" : "Do you like math?"
    }
  }
]

链接：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/normalizer.htmlhttps://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-wildcard-query.html
注意：但是，如果使用通配符，可能会影响性能
让我知道如果它能帮助你，否则我们可以在另一个解决方案工作谢谢你。

我认为你用同义词看错了方向。你想要的是一个建议者。你将有一点具体的工作要做，但你将能够创建非常强大的建议，为您的用例。

@hansley answer可以工作，但由于通配符查询的成本很高，您可以简单地使用前缀查询，而无需更改索引中的任何内容。
尽管在es中实现autosuggest有多种方法，考虑到autosuggest的重要性和受欢迎程度，我已经写了一篇详细的博客，介绍了各种方法及其优缺点，我的这个答案可以为您提供有关构建autosuggest特性的功能性和非功能性需求的信息。
使用前缀查询的端到端示例：
默认索引Map，它创建 .keyword field 对于每个文本字段：
索引示例文档：

{
  "title" : "i like red car"
}

{
  "title" : "do you like math?"
}

{
  "title" : "do you like physics?"
}

搜索查询

{
  "query": {
    "prefix": {
      "title.keyword": {
        "value": "do you like"
      }
    }
  }
}

搜索结果

"hits": [
      {
        "_index": "partialpre",
        "_type": "_doc",
        "_id": "1",
        "_score": 1.0,
        "_source": {
          "title": "do you like math?"
        }
      },
      {
        "_index": "partialpre",
        "_type": "_doc",
        "_id": "2",
        "_score": 1.0,
        "_source": {
          "title": "do you like physics?"
        }
      }
    ]