相关性评分(Relevance Scoring)是 Elasticsearch 搜索系统中一个关键的概念,它决定了搜索结果的排序和匹配度。优化相关性评分可以显著提高搜索结果的精确度和用户满意度。以下是一些具体的优化策略和示例。 3.2.1 默认评分函数 Elasticsearch 默认使用 BM25 算法进行相关性评分。BM25 是一种基于概率模型的评分算法,考虑了词...
因此,引入对传统算法(如 BM25)的支持,成为社区呼声较高的优化方向。 在此基础上,Milvus 2.5 创新性地提出了基于稀疏向量的 BM25 检索能力,通过内置的 Sparse-BM25 对 Lexical 检索提供了原生支持,具体包括以下功能: 分词和数据预处理:基于开源搜索库 Tantivy 实现,包括词干提取、词形还原和停用词过滤等功能。 分布式...
排序 分页 高亮显示 1、排序 ES支持对搜索结果排序,默认是根据相关度算分(BM25算法的_score)来排序。可以排序字段类型有:keyword类型、数值类型、地理坐标类型、日期类型等。 注意:指定了排序字段后ES就会放弃打分,按指定的排序字段走。 语法如下: 按某个字段排序 / 地理坐标排序(指定经纬度中心点按距离排序) #排...
引入了和 query 子句平级的 kNN 子句后,一次 DSL 查询会“兵分多路”,这就是我们所说的混合搜索,Elasticsearch 8.x 的版本支持原生的混合搜索,这是众多向量数据库所不能及的。混合搜索结合了 BM25 和向量搜索各自的优势,实现了比 BM25 搜索的召回更具语义性,比向量搜索的召回更加精准。
对于许多 RAG 应用来说,预训练模型往往缺乏基于领域知识的语料支持,在某些场景下,其性能甚至不及基于 BM25 的关键词匹配检索。在此背景下,混合查询结合了密集向量检索的语义理解能力和关键词匹配的精确性,为解决这些问题提供了更高效的方案,成为提升搜索效果的关键技术。
BM25(Best Matching 25)是改进版的BM模型,主要用于搜索引擎和信息检索系统。在ES中,你可以使用BM25作为默认的相似性算法,或者你可以在查询时显式地指定使用BM25。 以下是在ES中使用BM25相似性算法的一些示例: 在Mapping中设置BM25作为默认相似性算法: 当你创建索引时,可以在Mapping中将BM25设置为默认的相似性算法。
BM25 : 整体而言就是对 TF-IDF 算法的改进，对于 TF-IDF 算法，TF(t) 部分的值越大，整个公式返回的值就会越大，BM25 针对针对这点进行来优化，随着TF(t) 的逐步加大，该算法的返回值会趋于一个数值。图示，为索引指定自定义的相关性算法。2 使用 explain 查看搜索相关性分数的计算过程图1示：构建索引并...
BM25 在BM25中,文档和查询都是被表示为词项(term)的集合。BM25将每个词项分配一个权重,该权重考虑了词项在文档中出现的频率以及它在整个文集中出现的频率。这些权重被用来计算文档与查询之间的相关性分数。 DFR (适用长文档,考虑的是差异性指标) DFR(Divergence From Randomness)是一种用于信息检索的模型,它基于统计...
这里涉及到一个概念 term-frequency saturation,比如两个文档,一个文档中出现了搜索词1次,一个出现了2个,那他们的相关性得分可以是接近1:2,但是一个词出现1次和20词,他们的得分比例不应该是1:20。我们这里讨论的公式通过k1来解决这个不应该。 这里可以看 TF/IDF(没有K1) 和 BM25(有K1)的对比图。 3.4 回顾...
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