在Python开发过程中，区分错误和正确的返回结果是一项非常重要的任务。如果我们不能清晰地处理这两者，那么代码就会变得难以维护和扩展。接下来，我将为大家详细介绍几种有效的模式来解决这个问题。...返回元组或字典 传统的做法是使用元组或字典来返回结果和错误信息。...通过这种方式，我们可以明确地分离错误和正常返回： def divide(a, b): if b == 0: raise ValueError("Division by zero"...print(f"The result is {result.value}") else: print(f"An error occurred: {result.error}") 总结 区分错误和正确的返回结果是代码质量的一个重要指标...如果您在项目中有更多复杂的需求，可能还需要考虑使用更高级的错误处理库或者自定义错误处理机制。无论使用哪种方法，关键是要保持代码的一致性和可读性。
特别是，我们探索如何通过使用倒数排名融合和加权分数和将弹性学习稀疏编码器与 BM25 相结合来提高其性能。我们还讨论了为探索一些一般性研究问题而进行的实验。...具体来说，如果假设检索到的相关文档之间比检索到的不相关文档之间出现更多匹配，那么结合检索方法的结果将提高相关性。...我们进行了一些重叠测量，以检查弹性学习稀疏编码器、BM25 和各种密集检索器之间的这一假设，如表 1 所示。这为使用所谓的混合搜索提供了一些基本原理。接下来，我们研究混合搜索的两种显式实现。...在本实验中，我们使用 Elasticsearch 进行检索，通过单个文本字段和向量表示每个文档。BM25 搜索是使用匹配查询和使用带有script_score查询的精确向量搜索的密集检索来执行的。...还值得注意的是，最好和最差参数组合之间的差异仅为 5% 左右；因此错误设置这些参数的惩罚相对较小。我们还想看看是否可以使用倒数排名融合在零样本设置中提高弹性学习稀疏编码器的性能。
它基于Levenshtein距离（编辑距离）算法，能够处理字符串之间的拼写错误、格式差异以及部分匹配等问题，非常适合在数据清洗、文本匹配、搜索引擎优化等场景中使用。...，结果也是列表 如果只返回一条数据，那么会返回匹配度最高的值，根据相似度依次展示 ''' process 用于处理备选答案有限的情况，返回模糊匹配的字符串和相似度。...数据清洗：在数据清洗过程中，识别并纠正可能的拼写错误或不一致的命名。 搜索优化：提高搜索功能的准确性，通过优先显示与用户查询最相关的结果。...limit参数用于控制返回结果的数量，如果你只想获取最相关的几个选项，设置这个参数可以提高效率。 返回的相似度分数是一个介于0和100之间的整数，表示查询字符串与选择字符串之间的相似度。...# 注意：如果choices列表中没有与查询足够相似的选项，返回的相似度分数可能会很低，但仍然会返回一个选项（通常是列表中与查询最相似的那个，即使相似度不高）。
输出是一个单一的分数，表示文档与查询的匹配程度。为了做到这一点，模型将文档和查询都表示为向量。...(三) 实用评分函数 对于多项查询，Lucene 采用布尔模型、 TF/IDF 和向量空间模型，并将它们组合在一个高效的包中，一旦文档与查询匹配，Lucene 就会计算该查询的分数，并结合每个匹配项的分数...总分 = 查询得分 * 自定义得分，正常√，这样就会让符合条件的文档分数大幅提高 测试 上面查询的是一个没有特别属性的中义词，会返回令人满意的结果，下面搜索一些具有特殊省份、分类的词语，观察 function_score...是否会因为设定的省份和分类而极大影响，导致返回不合理的结果。...控制不匹配分类等的最低返回值为 1，这样即使分类、省份都不匹配，如果查询得分很高依然不会受到太大影响，不至于让用户完全无法看到这样的结果。
在查询上下文中，一个查询语句表示一个文档和查询语句的匹配程度。无论文档匹配与否，查询语句总能计算出一个相关性分数在_score字段上。...minimum_should_match：控制返回的文档应至少匹配的搜索词的数量或比例。 fuzziness：允许模糊匹配，可以找到那些拼写错误或接近的词汇。...term：匹配和搜索词项完全相等的结果 term 查询主要用于查询某个字段完全匹配给定值的文档。这对精确匹配非常有效，例如数字、布尔值或者字符串。...terms：匹配和搜索词项列表中任意项匹配的结果 terms 查询用于匹配指定字段中包含一个或多个值的文档。这是一个精确匹配查询，不会像全文查询那样对查询字符串进行分析。...过滤器和查询（query）相似，但有几个重要的区别： 过滤不关心文档的相关度得分（relevance score）：查询会为每个匹配的文档计算一个相关度得分，以决定返回结果的排序。
2、多字段检索 (Multi-field Search) 如我们已经看到的，要在搜索中查询多个文档字段（例如在标题和摘要中搜索相同的查询字符串），请使用multi_match查询。...5、 Fuzzy 模糊检索( Fuzzy Queries) 在 Match检索 和多匹配检索中可以启用模糊匹配来捕捉拼写错误。 基于与原始词的Levenshtein距离来指定模糊度。...9、匹配词组前缀检索 匹配词组前缀查询在查询时提供搜索即时类型或“相对简单”的自动完成版本，而无需以任何方式准备数据。...有时我们对结构化搜索更感兴趣，我们希望在其中找到完全匹配并返回结果。 在下面的例子中，我们搜索Manning Publications发布的索引中的所有图书（借助 term和terms查询 ）。...更新：已筛选的查询已推出的Elasticsearch 5.X版本中移除，有利于布尔查询。 这是与上面重写的使用bool查询相同的示例。 返回的结果是完全一样的。
这样返回的结果可能是： 同时 包含 brown 和 fox 的单个字段比反复出现相同词语的多个不同字段有更高的相关度。...分离最大化查询（Disjunction Max Query）指的是：将任何与任一查询匹配的文档作为结果返回，但只将最佳匹配的评分作为查询的评分结果返回 。...minimum_should_match，控制搜索结果的精准度，只有匹配一定数量的关键词的数据才能返回。 1....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。...单个 最佳匹配字段显然是个错误的方式。
在查询上下文中，一个查询语句表示一个文档和查询语句的匹配程度。无论文档匹配与否，查询语句总能计算出一个相关性分数在_score字段上。...相关度评分：_score 相关度评分用于对搜索结果排序，评分越高则认为其结果和搜索的预期值相关度越高，即越符合搜索预期值，默认情况下评分越高，则结果越靠前。...当执行全文搜索时，查询字符串也会经过类似的分析过程，然后再与已经分析过的索引进行比对，找出匹配的结果并返回。...例如，“best_fields” 类型会从指定的字段中挑选分数最高的匹配结果计算最终得分，而“most_fields” 类型则会在每个字段中都寻找匹配项并将其分数累加起来。...terms：匹配和搜索词项列表中任意项匹配的结果 terms 查询用于匹配指定字段中包含一个或多个值的文档。这是一个精确匹配查询，不会像全文查询那样对查询字符串进行分析。
我们的方法 下面是解决图像搜索问题的一种简单方法：找到一个关联函数，该函数需要一个（文本）查询 q 和一个图像 j，然后返回一个关联分数 s，以表明该图像与查询的匹配程度。...然后定义 m̂【i】=q「w」·c【i】「w」，即查询向量和第 i 个类别向量之间的余弦相似度。介于 -1 和 1 之间的分数表示查询词与类别名称的匹配程度。...这将同时匹配沙滩上的“大球”“彩色球”“充气球”和“网球”等结果。 生产架构 每当用户进行搜索时，获取完整的最新 J 矩阵都是不切实际的。...这些列表的并集是匹配图像的搜索结果集，但仍需要对这些结果进行排名。 对于每个搜索结果，从前向索引中提取类别空间向量 j「c」并乘以 q「c」以获得相关性分数 s。...返回分数高于某个阈值的结果，按分数排序。 优化可伸缩性 考虑到存储空间和查询处理时间，这种方法仍然是很昂贵的。
1、match query详解 1.1 match query使用示例与基本工作原理 全文索引查询，这意外着首先会对待查字符串（查询条件）进行分词，然后再去匹配，返回结果中会待上本次匹配的关联度分数。...例如尝试用文本查询字符串查询数值字段，默认会抛出错误。 fuzziness 模糊匹配。...该技术主要完成及时搜索，指用户在输入过程中，就根据前缀返回查询结果，随着用户输入的字符越多，查询的结果越接近用户的需求。...，但如果指定了tie_breaker，则其计算结果如下:最佳匹配字段的分数加上 tie_breaker * _score(其他匹配字段分数)。...4.1.2 tie_breaker属性 默认情况下，每个词汇混合查询将使用组中任何字段返回的最佳分数，然后将这些分数相加，以给出最终分数。tie_breaker参数可以改变每项混合查询的默认行为。
1.简单的“匹配”查询 假设我们考虑建立索引的文件在以前的博客，让我们尝试在球场上“FIRST_NAME”为搜索关键词“丹尼”的简单匹配查询。...默认情况下，Elasticsearch返回搜索结果时，会根据它们的相关性得分对它们进行排序，这表明文档与查询的匹配程度。...计算该相关性分数，并将其与每个结果一起返回到元数据的_score参数中。 默认情况下，这是一个正浮点数。 对于不同类型的查询，_score计算技术可能有所不同。...该查询返回了一些结果，查找结果1，标题与查询子句（即关键字“ Director”和“ of”）完全匹配。...与查询上下文不同，筛选器上下文不使用时间来计算分数，因此筛选器上下文返回更快的结果。
Fuzzy Queries（模糊查询） 模糊查询可以在Match和 Multi-Match查询中使用以便解决拼写的错误，模糊度是基于Levenshteindistance计算与原单词的距离。...Match Phrase Query(匹配短语查询) 匹配短语查询要求查询字符串中的trems要么都出现Document中、要么trems按照输入顺序依次出现在结果中。...被搜索（about字段里面精确匹配到了climb rock），并且分数比较高；而id为1的document也被搜索到了，虽然其about中的climb和rock单词并不是紧挨着的，但是我们指定了slop...Match Phrase Prefix Query(匹配短语前缀查询) 匹配短语前缀查询可以指定单词的一部分字符前缀即可查询到该单词，和match phrase query一样我们也可以指定slop...Term/Terms Query 前面的例子中我们已经介绍了全文搜索(full-text search)，但有时候我们对结构化搜索中能够精确匹配并返回搜索结果更感兴趣。
S2: 这N个分片基于本分片的内容独立完成搜索，然后将符合条件的结果全部返回。 S3: 客户端将返回的结果进行重新排序和排名，最后返回给用户。 有经验的开发很容易看出来，这里有两个问题： 数量问题。...查询方式 ElasticSearch查询的时候可以指定搜索类型 QUERY_AND_FEATCH** 向索引的所有分片（shard）都发出查询请求，各分片返回的时候把元素文档（document）和计算后的排名信息一起返回...这种搜索方式是最快的，只需要去shard查询一次，但是各个shard返回的结果的数量之和可能是用户要求的size的n倍。...QUERY_THEN_FETCH 先向所有的shard发出请求，各分片只返回排序和排名相关的信息（注意，不包括文档document)，然后按照各分片返回的分数进行重新排序和排名，取前size个文档；接着去相关的...查询的时候也是先经过分词，然后根据倒排索引查询。 这里就有一个问题，ElasticSearch是如何将匹配度最高的内容放在前面的？如下图所示，匹配效果最好的内容放到了返回结果的最前面。 ?
S2: 这N个分片基于本分片的内容独立完成搜索，然后将符合条件的结果全部返回。 S3: 客户端将返回的结果进行重新排序和排名，最后返回给用户。 有经验的开发很容易看出来，这里有两个问题： 数量问题。...查询方式 ElasticSearch查询的时候可以指定搜索类型 QUERY_AND_FEATCH** 向索引的所有分片（shard）都发出查询请求，各分片返回的时候把元素文档（document）和计算后的排名信息一起返回...这种搜索方式是最快的，只需要去shard查询一次，但是各个shard返回的结果的数量之和可能是用户要求的size的n倍。...QUERY_THEN_FETCH 先向所有的shard发出请求，各分片只返回排序和排名相关的信息（注意，不包括文档document)，然后按照各分片返回的分数进行重新排序和排名，取前size个文档；接着去相关的...查询的时候也是先经过分词，然后根据倒排索引查询。 这里就有一个问题，ElasticSearch是如何将匹配度最高的内容放在前面的？如下图所示，匹配效果最好的内容放到了返回结果的最前面。
size：每个建议返回的最大结果数。 sort：如何按照提示词项排序，参数值只可以是以下两个枚举： score：分数>词频>词项本身。 frequency：词频>分数>词项本身。...如果用户输入的文本在索引中没有匹配项，但有与之相关的建议结果，则这些建议结果将被返回作为搜索建议。这种模式适用于确保即使没有完全匹配的结果，用户仍能获得相关的建议。...这种模式适用于提供与最流行或最常见搜索关键词相关的建议。 always：始终提供建议，即使已经存在完全匹配的结果。...该参数控制建议结果的置信度阈值。只有得分高于此阈值的建议才会返回。较高的值意味着只有得分接近或高于输入短语的建议才会显示。 collate：该参数用于修剪建议结果，仅保留那些与给定查询匹配的建议。...它接受一个匹配查询作为参数，并且只有当建议的文本与该查询匹配时，才会返回该建议。还可以在查询参数的 "params" 对象中添加更多字段。
混合搜索是指结合了全文检索和向量检索技术的搜索方式，这种方法旨在利用两种技术的优势，提供更加准确和全面的搜索结果，其优势如下： ● 更精准：混合搜索可以同时利用关键词检索和向量搜索对数据进行查询，提高检索的准确性和可信度...● 更多样：混合搜索可以利用向量检索的多样性，返回多种不同的检索结果，提供更多的选择和信息，满足不同的用户查询需求和偏好。...● 更强大：混合搜索可以利用关键词检索的逻辑运算、排序、过滤等功能，实现更复杂的查询需求。如包含多个条件、多个字段、多个排序规则等的查询，这可以提高检索的功能和灵活性。...● 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。...具体来说，对于每个系统的排名列表中的每个项目，RRF 算法会计算一个分数，该分数是该项目在每个列表中排名的倒数之和。然后，所有项目根据这个分数进行重新排序，以生成最终的融合排名列表。
其工作方式如下： 将查询发送到每个分片 查找所有匹配的文档并使用本地 Term/Frequency 计算分数 建立结果优先级队列（排序，from/to 分页等） 将有关结果的元数据返回到请求节点。...注意，实际文件还没有发送，只是分数 来自所有分片的分数在请求节点上合并并排序，根据查询条件选择文档 最后，从文档所在的各个分片中检索实际文档。 结果返回给客户 该系统通常运行良好。...预查询每个分片，询问术语和文档频率 将查询发送到每个分片 查找所有匹配的文档并使用从预查询中计算出的全局 term/document 频率来计算分数。...结果返回给客户 如果我们将此新的搜索类型应用于之前的查询，则会获得有意义的评分结果（例如，它们完全相同）： $ curl -XGET 'localhost:9200/startswith/test/_search...但是有时你会遇到奇怪的评分情况，在这种情况下，了解如何使用 DFS 查询和获取来调整搜索执行计划很有用。
LTR利用训练过的机器学习（ML）模型为你的搜索引擎构建一个排名函数。通常，该模型作为第二阶段的重新排序器，以改进由第一阶段简单检索算法返回的搜索结果的相关性。...让我们来看看在不同领域中常用的一些相关性特征：文本相关性评分（例如，BM25，TF-IDF）：从文本匹配算法中得出的分数，用于衡量文档内容与搜索查询的相似性。...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。...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。...通过将LTR集成为两阶段检索过程，你可以通过结合以下两点来优化检索过程的性能和准确性：传统搜索的速度：第一次查询快速检索大量广泛匹配的文档，确保响应时间快。
检索 通常，文本搜索分为多个阶段，这些阶段逐步筛选结果集，最终呈现给用户（或 LLM）。第一个阶段称为检索，必须能够扩展以有效地将查询文本与大量候选匹配进行比较。这限制了可考虑的方法集。...这种方法仍然有用，因为许多查询（如关键词搜索和精确短语匹配）与这种模型高度一致，并且可以同时有效地应用过滤谓词。评分也根据语料库特性进行调整，这使其在未进行调优时成为一个强有力的基准。...这些方法在某些方面比 BM25 更强大：它们可以找到需要理解同义词的匹配，词义需要上下文决定的匹配，有拼写错误的匹配等。它们还允许全新的相关性信号，例如将图像和文本嵌入到一个共同的向量空间中。...这种选择对于扩展检索来说是必要的。然而，给定第一阶段检索返回的前 N 个结果，我们不再有相同的约束。...这种方法称为交叉编码，而语义检索中使用的则是双编码，它可以带来显著的好处。 交叉编码器 对于交叉编码器，查询和文档文本一起呈现给模型，并以特殊的分隔符连接。模型本身返回一个相似性分数。
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