//max_boost表示自定义的函数的分数不能超过指定分数 "max_boost": 100, //总评分的评分规则:score_mode为自定义的函数(functions)的计算规则,boost_mode为查询分数和函数分数的计算规则 //方法中分数的最低分为1(即即使设置权重为0,或者filter结果完全不匹配,仍然会返回结果1(即按理结果因当为0时)。其他结果...
},"field_value_factor": {"field":"votes","modifier":"log1p","factor":0.1},"boost_mode":"sum"} } } 上述请求的公式如下所示: new_score = old_score + log(1 + 0.1 * number_of_votes) max_boost 最后,我们能够通过制定max_boost参数来限制函数的最大影响: GET /blogposts/post/_search {...
boost_mode multiply评分 _score sum评分 _score min评分 _score max评分 _score replace函数值替代评分 _score max_boost 设置最大的得分分值 无论field_value_factor 函数的结果如何,最终结果都不会大于 1.5 引入模型函数来控制二次评分 上线是一种线性的影响关系,有时会有范围性质、分数变化缓慢的需求场景,此时...
{} }, "boost": "5", "functions": [ { "filter": { "match": { "test": "bar" } }, "random_score": {}, "weight": 23 }, { "filter": { "match": { "test": "cat" } }, "weight": 42 } ], "max_boost": 42, "score_mode": "max", "boost_mode": "multiply", "...
"max_boost": 42, "score_mode": "max", "boost_mode": "multiply", "min_score": 42 } } } score_mode 参数决定 filter 条件过滤之后打分的文档,它们之间如何结合成一个总分数。以上面示例:filter match "bar" 对命中的文档计算出一个分数,它用的 score 函数是 random_score。filter match "cat" ...
4.加上max_boost,限制field_value_factor的最大加强score 可以看到ES入门的加强score是2,在max_boost限制裡,所以不受影响 而ES进阶和ES最高难度的field_value_factor函数产生的加强score因为超过max_boost的限制,所以被设为3 {"query":{"function_score":{"query":{"match":{"title":"ES"}},"field_value...
4.加上max_boost,限制field_value_factor的最大加强score 可以看到ES入门的加强score是2,在max_boost限制裡,所以不受影响 而ES进阶和ES最高难度的field_value_factor函数产生的加强score因为超过max_boost的限制,所以被设为3 {"query":{"function_score":{"query":{"match":{"title":"ES"}},"field_value...
GET/_search{"query":{"function_score":{"query":{"match_all":{}},"boost":"5","functions":[{"filter":{"match":{"test":"bar"}},"random_score":{},"weight":23},{"filter":{"match":{"test":"cat"}},"weight":42}],"max_boost":42,"score_mode":"max","boost_mode":"multipl...
"max_boost": 42, "score_mode": "max", "boost_mode": "multiply", "min_score": 42 } } } score_mode 参数决定 filter 条件过滤之后打分的文档,它们之间如何结合成一个总分数。以上面示例:filter match "bar" 对命中的文档计算出一个分数,它用的 score 函数是 random_score。filter match "cat" ...
"boost":24},{"field":"ml.inference.body_content_embeddings.predicted_value","query_vector_builder":{"text_embedding":{"model_id":embedding_model,"model_text":query_text}},"k":5,"num_candidates":10,"boost":24},]resp=es.search(index=index_name,fields=source_fields,query=query,knn=knn...