LTR已经被广泛应用到文本挖掘的很多领域，比如IR中排序返回的文档，推荐系统中的候选产品、用户排序，机器翻译中排序候选翻译结果等等。...当模型参数学习完毕后，之后就可利用模型进行相关性判断，对新的查询和文档，通过模型的打分函数可以得到一个数值，利用该数值即可对文档进行排序了。...Listwise根据训练样例训练得到最优评分函数F，对应新的查询，评分F对每个文档打分，然后根据得分由高到低排序，即为最终的排序结果。...如图2-2所示，对应查询Q，假设搜索引擎返回结果A、B、C三个文档，这三篇文档可以产生6中排列方式，对应评分函数F，对三篇文档进行相关度打分，得到F(A)、F(B)、F(C)，根据这三个值可以计算6种排列组合情况各自的概率值...对应查询返回的搜索结果，用户会点击其中的某些网页，假设用户优先点击的是和查询更相关的网页。尽管很多时候这种假设并不成立，但实际经验表明这种获取训练数据是可行的。
因此，你输入一个关键字，我们将关键词与网页进行匹配，并根据200多个因子对其进行排名，这些因子包括相关性、新鲜度、流行度、PageRank值、查询和文档匹配的单词个数、网页URL链接地址长度以及其他人对排序结果的满意度等...根据转换后的训练实例，就可以利用机器学习方法进行分类函数的学习： 输入一个查询和文档对，机器学习排序能够判断这种顺序关系是否成立，如果成立，那么在搜索结果中Doc1应该排在Doc2...文档对方法（PairWise Approach）将同一个查询的搜索结果里任意两个文档对作为一个训练实例。 3....文档列表方法根据K个训练实例（一个查询及其对应的所有搜索结果评分作为一个实例）训练得到最优评分函数F。对于一个新的用户查询，函数F对每一个文档打分，之后按照得分顺序由高到低排序，就是对应的搜索结果。...之前已经假设每个用户之间的偏好行为相互独立，同一用户对不同物品的偏序相互独立，所以： ? δ(b)函数返回1 如果条件b成立， 否则返回0。
这个过程主要包括以下步骤： 排序：Elasticsearch 会根据每个文档和查询的相关性，对候选结果集进行排序。...相关性评分的作用主要体现在以下几个方面： 排序：在返回查询结果时，Elasticsearch 会根据相关性评分对结果进行排序。评分越高的文档，被认为与查询条件的匹配程度越高，因此会被排在更前面。...需要注意的是，相关性评分并不是一个绝对的值，它的大小并不能直接反映出文档的质量或重要性。它只是表示了文档与特定查询条件的匹配程度。同一个文档对于不同的查询条件，可能会有不同的评分。...当你对一个字段进行排序或聚合时，Elasticsearch 需要访问该字段的所有值。如果这些值存储在文档中，那么 Elasticsearch 就需要从磁盘中加载每个文档，这可能会非常慢。...你可以将用户 ID 作为 routing 参数的值，这样同一个用户的所有文档就会被存储到同一个分片，搜索请求也只会路由到该分片。这样可以大大减少无效的搜索，提高搜索性能。
1、期望Elasticsearch搜索结果更准确，不可回避的三个问题 问题1：用户真正的需求是什么？ 如果不能获得用户的搜索意图，搜索的准确性无从谈起。...即使同一用户发出的同一个查询，也可能因为用户所处场景不同，其期望结果也存在很大差异。 问题2：哪些信息是和用户需求真正相关的？ 搜索引擎本质是一个匹配过程，即从海量的数据中找到匹配用户需求的内容。...而全文搜索引擎Elasticsearch中不仅需要找到匹配的文档，还需根据它们相关度的高低进行排序。 实现相关度排序的核心概念是评分。 _score就是Elasticsearch检索返回的评分。...比如0-100分这样的？ 这样就可以知道对某些词语或文档的搜索，在索引里面是否有满足相关性的文档了。 回答： 参数1："modifier": "log1p"，使得评分结果平滑。...5.5.2 适用场景 对查询语句的结果不满意，需要重新打分的场景。 但，如果对全部有序的结果集进行重新排序的话势必开销会很大，使用rescore_query只对结果集的子集进行处理。
这里主要介绍机器学习排序。 1. 机器学习排序（Learning to Rank) 利用机器学习技术来对搜索结果进行排序，这是最近几年非常热门的研究领域。...一方面是因为：在前面几节所述的基本检索模型可以看出，用来对査询和文档的相关性进行排序，所考虑的因素并不多，主要是利用词频、逆文档频率和文档长度这几个因子来人工拟合排序公式。...通过多个调练实例，就可以采用机器学习技术来对系统进行训练，训练的结果往在是 ―个分类函数或者回归函数，在之后的用户搜索中，就可以用这个分类函数对文档进行打分，形成搜索结果 从目前的研究方法来说...文档列表方法（ListWise Approach) 单文档方法将训练集里每一个文档当做一个训练实例，文档对方法将同一个査询的搜索结果里任意两个文档对作为一个训练实例，文档列表方法与上述两种表示方式不同...文档列表方法根据K个训练实例（一个査询及其对应的所有搜索结果评分作为一个实 例）训练得到最优评分函数F， 对于一个新的用户査询，函数F 对每一个文档打分，之后按照得分顺序由高到低排序，就是对应的搜索结果
01 LTR引言 1.1 LTR的出现背景 利用机器学习技术来对搜索结果进行排序，这是最近几年非常热门的研究领域。信息检索领域已经发展了几十年，为何将机器学习技术和信息检索技术相互结合出现较晚？...一方面是因为：传统的信息检索模型对査询和文档的相关性进行排序，所考虑的因素并不多，主要是利用词频、逆文档频率和文档长度这几个因子来人工拟合排序公式。...比较典型的是搜索引擎中一条查询query，将返回一个相关的文档document，然后根据(query,document)之间的相关度进行排序，再返回给用户。...Pairwise形式 输入: 同一查询的一对文档 标注两个文档的相对关系，如果文档比更加相关，则 分别保留同一查询下的文档间关系 输出: 排序函数给出文档对的计算得分 Pairwise...文档列方法根据K个训练实例训练得到最优的评分函数F，对于一个新的查询，函数F对每一个文档进行打分，之后按照得分顺序高低排序，就是对应的搜索结果。
● 用户体验上无创新，类似传统全文搜索增加过滤与重排序。.../ 3.0阶段：书籍RAG 对搜索词进行生成式答案返回，如搜索《茶馆》，能关联性搜索“老舍”相关作品，缺点如下： ● 用户习惯未培养起来，很难想到问什么问题。 ● 搜索词较为单一，缺乏深度与广度。...● 更可解释：混合搜索可以利用关键词检索的文本匹配和高亮显示，实现更可解释的检索结果。如显示查询语句和文档的匹配程度、匹配位置、匹配内容等，这可以提高用户对检索结果的理解和满意度。.../ 倒数排序融合 在多个信息检索系统中，每个系统可能会使用不同的评分机制来评估文档的相关性。这些评分机制可能基于不同的算法、特征和数据集，因此它们的评分范围和分布可能会大不相同。...RRF 的优点如下： ● 简单性：RRF 不需要复杂的归一化步骤，只需要知道每个文档在每个系统中的排名。 ● 鲁棒性：由于 RRF 基于排名而不是评分，它对不同评分尺度和分布的敏感性较低。
我们展示给用户的运动场馆，在匹配到用户关键词的情况下，还会综合考虑多种因素，比如价格，库存，评分，销量，经纬度等。...function_score 查询（function_score Query） es进行全文搜索时，搜索结果默认会以文档的相关度进行排序，如果想要改变默认的排序规则，也可以通过sort指定一个或多个排序字段...但是使用sort排序过于绝对，它会直接忽略掉文档本身的相关度。 在很多时候这样做的效果并不好，这时候就需要对多个字段进行综合评估，得出一个最终的排序。...random_score 为每个用户都使用一个不同的随机分数来对结果排序，但对某一具体用户来说，看到的顺序始终是一致的。...我们会向用户推荐一些不错的场馆，特征是：范围要在当前位置的5km以内，有停车位很重要，场馆的评分（1分到5分）越高越好，并且对不同用户最好展示不同的结果以增加随机性。
结合向量搜索和文本搜索的优势，混合搜索通过同时执行文本和向量搜索并融合结果，提升召回率。腾讯云ES支持一站式混合搜索，能够在单次查询中同时执行文本和向量搜索，并自动对结果进行排序融合。...倒数排序融合（RRF） 在多路召回中，系统评分机制不同，需要归一化评分来公平比较和融合。腾讯云ES内置的倒数排序融合（RRF）算法通过对排名赋予权重，计算各系统排名的倒数之和，生成最终融合排名列表。...RRF的优点包括： ● 简单性：无需复杂归一化，只需知道每个文档在各系统中的排名。 ● 鲁棒性：对不同评分尺度和分布的敏感性较低。 ● 公平性：通过相同公式赋予权重，确保融合过程公平性。...● 支持通过设置文本、向量的权重，甚至字段级别的词权重，进行打分排序，同时也可以直接使用内置的RRF能力，直接实现排序融合，后续也支持通过引入LTR模型，对粗排结果进行重排，满足不同业务场景的需求。...● 在某些权限敏感的场景，ES支持基于角色设置文档设置字段级别的权限管控，精准进行权限控制。
2.2 norms norm是索引的评分因子。 如果您不关心评分，例如，如果您从未按分数对文档进行排序，则可以禁用在索引中存储这些评分因子并节省一些空间。...大型文档对网络，内存使用和磁盘施加更多压力，即使对于不请求_source的搜索请求也是如此，因为Elasticsearch需要在所有情况下获取文档的_id，并且对于大型文档而言，获取此字段的成本更高（归因于文件系统缓存工作...例如，如果用户搜索两个单词foo和bar，则不同章节之间的匹配可能非常差，而同一段落中的匹配可能很好。...这些doc ids用于Lucene的内部API之间的通信：例如，对某个单元有matchquery的单元上搜索会生成一连串的doc ids，然后这些doc ids用于检索norm的值以便计算对于这些文档进行评分...例如，如果索引中的所有文档都有一个时间戳字段，但有些文档称之为timestamp，而其他文档称之为creation_date，则有助于重命名它，以便所有文档对同一数据具有相同的字段名称。
在英文场景下，词干搜索如 skiing 将会匹配包含有 ski 或 skis 的文档，但是如果用户想要实现 skiing 的精确匹配呢？...例如你可以使用用户ID 或者 session id 作为 preference ，这样就能保证同一个用户或者同一个会话查询的一致性。...默认情况下，每个分片各自评分，文档也会被均匀的路由到不同的分片中，分片中的索引统计信息也会是相似的，评分将按照预期工作，但是如果你进行了下列操作之一，那么很有可能搜索请求涉及到的分片没有类似的索引统计信息...10 Use index sorting to colocate similar documents 默认情况下，文档按照添加到索引的顺序进行压缩，如果启用了 index sorting 则按照索引排序顺序进行压缩...，对具有相似结构、字段和值的文档进行排序可以提高压缩效率。
引擎”更统一、更整体，对这样的名词短语进行抽取，对返回正确的搜索结果很有意义。...排序必须满足高效、优质. 1.评分 （Scoring） 使用评分算法为文档进行评分，这是文档排序的基础。 评分组件是搜索引擎的核心....评价组件 （Evaluation） 评价和监测搜索的质量和性能. 其中，利用日志系统来记录用户行为，并对其进行分析以优化搜索. 可以看出，评价系统会对排序系统做出改善和调整....如果用户在搜索引擎返回的排序文档中，点击了其中一个，那么这个文档可能就是和用户查询相关性比较高的一个。 同时，跟踪用户的点击流和页面驻留时间，可以用来评价和训练排序算法。...通过大量的查询-文档对，结合查询日志，可以判定一个排序算法的结果，用于和其它算法进行比较，以确定更优化的参数等来改善排序结果。
学习排序概述搜索上下文除了需要排序的文档列表，LTR函数还需要一个搜索上下文。通常，这个搜索上下文至少包含用户提供的搜索词（上述示例中的text_query）。...在构建你的判断列表时，以下几个方面应当非常谨慎考虑：大多数搜索引擎可以使用不同的查询类型进行搜索。例如，在一个电影搜索引擎中，用户可以通过标题搜索，也可以通过演员或导演搜索。...模型是使用上述描述的训练数据和目标进行训练的。在LTR的情况下，目标是根据如 nDCG 或 MAP 等排名指标，以最优的方式对结果文档进行排名，给出判断列表。...学习排序模型管理一旦你的模型在Elasticsearch中部署，你就可以使用训练模型API进行管理。现在，你已经准备好在搜索时间使用你的LTR模型作为重新评分器。...已知的限制重新评分窗口大小LTR模型返回的得分通常不可与第一轮查询发出的得分进行比较，可能会低于未重新评分的得分。这可能导致未重新评分的结果文档排名高于重新评分的文档。
根据该参数中的词项与文档的相似度，对文档评分 fq(filter query) manu:Belkin 过滤查询；通过过滤器筛选结果集文档，但不影响评分。...在此例中，我们将制造商字段manu限定在Belkin，对结果进行筛选 sort price asc 指定排序字段与排序方式。根据响应的分数或另一个指定的特性对查询的响应进行正序或倒序排序。...查询表单不是为最终用户设计的，而是solr为开发者和管理员提供的一个查询提交途径。使用solr应用程序，需要为用户开发搜索界面。...solr返回原始的搜索结果数据，并提供核心的搜索功能，要为用户提供优质的搜索体验，则需要根据这些结果和功能进行自主设计与开发。 以下为示例结果查询所返回的搜索结果。...排序 搜索的结果默认根据相关度得分将文档按降序(从高到低)排列。Solr还可以根据文档中的其他字段来进行排序。 排序和分页结合起来使用是因为排序决定了搜索结果在页面中的位置。
或许我们正用 “minimum should match” （最少应该匹配）的方式在文档中对标题或页面内容进行搜索，或许我们正在搜索所有名字为 John Smith 的用户。...目的是在结果的第一页中为用户呈现最为相关的文档。 为了提高召回率的效果，我们扩大搜索范围 ——不仅返回与用户搜索词精确匹配的文档，还会返回我们认为与查询相关的所有文档。...我们讨论 全文搜索 一章的 控制精度 也是同样的问题： 如果七个词条中有六个匹配， 那么这个文档对用户而言就已经足够相关了， 但是 match_phrase 查询可能会将它排除在外。...一个查询可能会匹配成千上万的结果，但我们的用户很可能只对结果的前几页感兴趣。 一个简单的 match 查询已经通过排序把包含所有含有搜索词条的文档放在结果列表的前面了。...事实上，我们只想对这些 顶部文档 重新排序，来给同时匹配了短语查询的文档一个额外的相关度升级。 search API 通过 重新评分 明确支持该功能。
与想象的不太一样，对词进行部分匹配的需求在全文搜索引擎领域并不常见，但是如果读者有 SQL 方面的背景，可能会在某个时候实现一个 低效的全文搜索 用下面的 SQL 语句对全文进行搜索： WHERE text...布尔的是/非匹配是全文搜索的基础，但不止如此，我们还要知道每个文档与查询的相关度，在全文搜索引擎中不仅需要找到匹配的文档，还需根据它们相关度的高低进行排序。...random_score 为每个用户都使用一个不同的随机评分对结果排序，但对某一具体用户来说，看到的顺序始终是一致的。...如果没有 function_score 查询，就不能将全文查询与最新发生这种因子结合在一起评分，而不得不根据评分 _score 或时间 date 进行排序；这会相互影响抵消两种排序各自的效果。...这个查询可以使两个效果融合：可以仍然根据全文相关度进行排序，但也会同时考虑最新发布文档、流行文档、或接近用户希望价格的产品。
以去年问世的一款名为RankGPT的先进模型为例，它利用大型语言模型对搜索结果进行重新排序，不仅效果显著，而且无需事先针对新数据进行额外训练即可实现。 “治学先治史”，这句话同样适用于技术领域。...实际上，我们正在训练一个模型来估计给定文本与用户查询相关的概率，然后根据这些概率对文本进行排序。...对于每个段 ，模型像 monoBERT 一样处理它: 查询和段被合并并输入 BERT，使用最终的[ CLS ]标记对段进行评分。...提炼查询和文档的表示 信息检索中最大的挑战之一是词汇不匹配问题，即搜索内容和文档使用不同的词来描述同一个概念。...，对它们进行评分，并根据这些评分选择最高的文档。
，同时将这个相关程度分配给表示相关性的字段 `_score`，并且按照相关性对匹配到的文档进行排序。...filter必须匹配，但它以不评分、过滤模式来进行。这些语句对评分没有贡献，只是根据过滤标准来排除或包含文档。 由于这是我们看到的第一个包含多个查询的查询，所以有必要讨论一下相关性得分是如何组合的。...按照字段的值排序 在这个案例中，通过时间来对 tweets 进行排序是有意义的，最新的 tweets 排在最前。...但是我们仍需要 analyzed 字段，这样才能以全文进行查询 一个简单的方法是用两种方式对同一个字符串进行索引，这将在文档中包括两个字段：analyzed用于搜索， not_analyzed用于排序...Elasticsearch 中的 Doc Values 常被应用到以下场景： 对一个字段进行排序 对一个字段进行聚合 某些过滤，比如地理位置过滤 某些与字段相关的脚本计算 因为文档值被序列化到磁盘，我们可以依靠操作系统的帮助来快速访问
无论你是尝试优化电子商务搜索，构建最优的检索增强生成（RAG）应用，还是在数百万学术论文中进行基于问答的搜索，你可能都意识到在搜索引擎中准确优化文档排名是多么具有挑战性。...这正是Learning to Rank的用武之地。理解相关性特征及如何构建评分函数相关性特征是用于确定文档与用户查询或兴趣匹配程度的信号，这些信号都会影响搜索相关性。...受欢迎度指标可以通过搜索分析工具获得，Elasticsearch提供现成的工具。评分函数将这些特征结合起来，为每个文档生成最终的相关性分数。分数越高，文档在搜索结果中的排名越高。...LambdaMART是一种流行且有效的LTR技术，它使用梯度提升决策树(GBDT)从评估列表中学习最佳评分函数。评估列表是包含查询和文档对及其对应的相关性标签或评分的数据集。...这里的query_text允许你指定用户发出的查询，这是一些特征提取器所期望的。window_size：定义第一次查询返回的搜索结果中要重新排序的前几个文档的数量。
elasticsearch[七]：ES评分规则详解 一、需求 因为需要对搜索结果进行一个统一化的评分，因此需要仔细研究 ES 本身的评分规则从而想办法把评分统一。...尽管查询规范的目的是使不同查询的结果具有可比性，但效果并不理想。相关性_score的唯一目的是按照正确的顺序对当前查询的结果进行排序。您不应该尝试比较来自不同查询的相关性分数。...，暂时想到的解决是： 如果涉及特殊省份的查询，引导用户自己单独选中侧边栏的省份选项后再查询 (告知用户这样搜索效果更好) 去除 TF 词频的影响，即不在意词语在文档中出现了多少次，只在意是否出现...，那么就可以比较好的保证文档中能出现大部分的搜索语句，但是这个就涉及到用户希望出现的结果是什么样的，需要考虑。...四、总结 总之，score = 查询得分 (分词得分之和) 与自定义得分综合计算的结果，其中查询得分涉及比较多，不太好改，而且考虑到查询结果对不同用户的得分观感都是不一样的，不可能用匹配度之类的确切结果进行描述
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