Elasticsearch Service 混合搜索（RRF融合

在混合检索的过程中，文本检索与向量检索的评分机制大不相同，RRF（Reciprocal Rank Fusion）融合搜索的基本思想是对每个系统的排名结果赋予一个权重，这个权重是其排名的倒数。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。RRF 内置于ES 中，无需外部模型服务，较为轻量，可作为粗排环节的融合排序算法之一。
写法一：retriever 方式（Elastic 8.16正式发布）
retriever 方式详情请参见Retrievers。
GET book-index/_search
{
  "retriever": {
    "rrf": {
      "retrievers": [
        {
          "retriever": {
            "knn": {
              "field": "title_vector",
              "query_vector": [0.1, 0.2, 0.3 ...],
              "k": 10,
              "num_candidates": 100
            }
          },
          "weight": 0.8
        },
        {
          "retriever": {
            "standard": {
              "query": {
                "match": {
                  "title_text": "人类"
                }
              }
            }
          },
          "weight": 0.2
        }
      ],
      "rank_window_size": 50,
      "rank_constant": 20  
    }
  }
}
写法二：传统写法（此方式已弃用，不推荐）
GET book-index/_search
{
    "knn":{
        "field":"content_vector",
        "query_vector": [0.5, 0.6, 0.7 ...], 
        "k":10,
        "num_candidates": 100
    },
    "query":{
        "match":{
            "title_text":{
                "query":"人类"
            }
        }
    },
    "rank":{
        "rrf":{
            "rank_window_size":50,
            "rank_constant":20           
        }
    },
    "size": 10
}
﻿
参数说明：
rank_window_size：从每个查询中取多少结果参与融合，默认值100
rank_constant：控制排名的常数，值越小排名影响越大，默认值60
RRF的计算公式如下：
﻿
混合搜索（RRF融合排序）

本页目录：

写法一：retriever 方式（Elastic 8.16正式发布）

写法二：传统写法（此方式已弃用，不推荐）
