score_mode,主要是控制我们多个评分函数之间如何运算的,比如 function_score 第一个元素会对结果进行评分,第二元素也会对结果进行评分,我们通过参数来控制这两个的评分是相加还是别的操作,这最终得出来的分值也称为功能分值。有以下几个可选值 函数名 描述 max 使用最高分 first 使用第一个评分函数的分值 multiply 多个
它首先对 "articles" 索引中的所有文档进行匹配(使用 match_all 查询),然后使用一个脚本函数(script_score),该脚本会计算每个文档的 "likes" 字段的自然对数值加一(Math.log(1 + doc['likes'].value)),然后把这个得分与原始查询得分相乘(由于 boost_mode 被设为了 "multiply"),最终的得分再乘以5(由于 boost...
它告诉 Elasticsearch 在哪个字段上应用嵌套查询。 score_mode(可选):指定如何计算嵌套文档的评分。 avg (默认):使用所有匹配的子对象的平均相关性得分。 max:使用所有匹配的子对象中的最高相关性得分。 min:使用所有匹配的子对象中最低的相关性得分。 none:不要使用匹配的子对象的相关性分数。该查询为父文档分配...
它告诉 Elasticsearch 在哪个字段上应用嵌套查询。 score_mode(可选):指定如何计算嵌套文档的评分。 avg (默认):使用所有匹配的子对象的平均相关性得分。 max:使用所有匹配的子对象中的最高相关性得分。 min:使用所有匹配的子对象中最低的相关性得分。 none:不要使用匹配的子对象的相关性分数。该查询为父文档分配...
score_mode : 决定functions裡面的加强score们怎麽合併,会先合併加强score们成一个总加强score,再使用总加强score去和old_score做合併,换言之就是会先执行score_mode,再执行boost_mode multiply (默认) sum avg first : 使用首个函数(可以有filter,也可以没有)的结果作为最终结果 ...
"score_mode": "sum", "boost_mode": "replace" } } } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 对应JAVA查询代码: BoolQueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.boolQuery(); ...
分数的组合方式可以通过 score_mode 来控制: 多次重新评分 也可以按顺序执行多个重新评分: POST /_search { "query" : { "match" : { "message" : { "operator" : "or", "query" : "the quick brown" } } }, "rescore" : [ { "window_size" : 100, ...
{"query":"the quick brown","type":"phrase","slop":2}}},"query_weight":0.7,"rescore_query_weight":1.2}},{"window_size":10,"query":{"score_mode":"multiply","rescore_query":{"function_score":{"script_score":{"script":{"lang":"painless","inline":"Math.log10(doc['numeric']....
可以使用score_mode控制分数组合的方式: Multiple Rescores 也可以按顺序执行多个重新扫描: POST/_search {"query": {"match": {"message": {"operator":"or","query":"the quick brown"} } },"rescore": [ {"window_size":100,"query": {"rescore_query": {"match_phrase": {"message": {"query...
{ 25 "function_score": { 26 "boost_mode": "replace", 27 "script_score": { 28 "script": { 29 "source": "bpack_knn_script", 30 "lang": "knn", 31 "params": { 32 "space": "cosine", 33 "field": "field1", 34 "vector": [3.5, 2.5] 35 } 36 } 37 } 38 } 39 }, ...