倒数排序融合(RRF)是一种将具有不同相关性指标的多个结果集组合成单个结果集的方法。 RRF 无需调优,不同的相关性指标也不必相互关联即可获得高质量的结果。该方法的优势在于不利用相关分数,而仅靠排名计算。相关分数存在的问题在于不同模型的分数范围差。 使用Reciprocal Rank Fusion (RRF) 的简化混合搜索 通常,最...
Reciprocal Rank Fusion (RRF) 是一种简单有效的数据融合算法,是一种将具有不同相关性指标的多个结果集组合成单个结果集的方法。 痛点 对于复杂一点检索系统来说,一般最好的排名是通过综合多路召回结果来实现的,例如将向量搜索的结果和标量搜索的结果进行合并。而在实践中,将多路召回综合成最终排名结果是比较具有挑战...
1. RRF的定义： 从ElasticStack 8.8版本开始，Elasticsearch引入了倒数排序融合技术。 RRF是一种混合搜索方法，它无需精细调整，可以克服不同模型分数范围差异导致的问题。2. RRF的独特之处： 依赖排名而非分数：RRF的核心思想是依赖于文档在每个结果集中的位置，而非分数本身。这解决了传统方法中需要深...
自ElasticStack 8.8起，Elasticsearch引入了倒数排序融合（RRF）技术，一种创新的混合搜索方法，它无需精细调整，可有效结合不同相关性指标的结果集。RRF的独特之处在于它依赖排名而非分数，这克服了不同模型分数范围差异导致的问题。在实践中，混合多种排名方法如BM25和机器学习模型（如生成密集向量）来优...
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