关于Havenask（可能是对Elasticsearch的提及或某种特定变体的误解）查询时设置截断（truncation）深度的问题，通常是在讨论文本搜索和分析上下文中的。在Elasticsearch中，确实可以通过各种方式控制查询和分析过程中的文本处理行为，包括对文本字段的分词（tokenization）和查询截断等。
分析器与截断
Elasticsearch允许你自定义分析器（analyzers），这些分析器负责将文本输入转换为可搜索的词汇项（tokens）。如果你希望在索引或查询时对文本进行截断，可以通过配置分析器中的字符过滤器（character filters）或分词器（tokenizers）来实现。例如，可以设置一个长度限制的分词器来避免过长的词条被索引或查询时使用。
Query String Query截断
在查询层面，Elasticsearch的`query_string`查询支持一个名为`lenient`的参数，它可以帮助处理不完全符合语法的查询，但这并不直接等同于查询截断的深度控制。对于更复杂的查询构造，可能需要借助于更专业的查询类型，如多字段查询、布尔查询等，并间接控制查询的“深度”或复杂度。
Suggesters与Prefix Limits
对于自动补全或提示功能（suggesters），Elasticsearch提供了更直接的控制方式来限制返回的候选项数量或前缀长度，这在某种程度上可以视为一种截断机制。例如，`completion` suggester允许你设置`size`参数来限制返回的建议数量。
结论
直接设置查询截断深度的功能并非Elasticsearch标准查询DSL的常见配置。对于特定的使用场景，如限制分词长度、控制查询复杂度或优化自动补全功能，你需要通过组合使用分析器配置、特定查询类型或建议器（suggesters）的特性来间接实现类似效果。如果你提到的“Havenask”包含特定于项目的高级特性，比如深度学习支持的向量检索，那么可能有特定的API或配置来控制查询或检索的“深度”，但这需要查阅该项目的官方文档或源代码来确定。