Elasticsearch：倒数排序融合——融合不同相关性指标的多维度排名模型

后端

2023-12-27 06:57:04

融合相关性指标：解锁高质量结果的倒数排序融合

导读

在当今信息爆炸的时代，我们面临着搜索海量数据以找到相关结果的挑战。当涉及到有多个相关性指标时，融合这些指标以获得最全面准确的结果至关重要。倒数排序融合 (RRF) 作为一种创新的方法，在这一领域脱颖而出。

倒数排序融合的工作原理

想象一下你正在寻找最相关的文章来回答你的问题。RRF 是一种将多个结果集（每个结果集来自不同的搜索引擎或数据库）合并成一个最终结果集的方法。每个结果集中的文档按其相关性从高到低排序。

然后，RRF 将每个文档的相关性取倒数，这意味着相关性越高的文档，其倒数得分越低。这类似于经典的排名方法，在经典的排名方法中，排名越高的文档得分越低。

最后，RRF 将所有文档的倒数相关性分数相加，得到最终相关性分数。文档按其最终相关性分数从低到高排序，从而生成最终结果集。

RRF 的优势

RRF 的关键优势之一是它无需调优。与需要大量参数调整和微调的其他方法不同，RRF 在开箱即用的情况下就能提供高质量的结果。

另一个优势是它不依赖于相关性分数。RRF 仅使用排名信息，这使其对分数波动不敏感。

最后，RRF 可以融合多个相关性指标。例如，它可以同时考虑文档文本相关性、用户交互和链接流行度等因素。

RRF 的应用场景

RRF 可广泛应用于多种场景，包括：

搜索引擎： 融合来自不同来源的结果，例如网页、图像和视频，以提供全面的搜索体验。
信息检索： 合并来自不同数据库的结果，例如学术论文、专利和新闻文章。
推荐系统： 根据用户的历史偏好和相似用户的行为，从多个来源聚合推荐内容。

代码示例

以下 Java 代码示例演示了如何使用 ElasticSearch 实现 RRF：

// ... 省略代码 ...

// 计算最终结果集中的文档的相关性
float[] finalRelevance = new float[topDocsList.get(0).totalHits.value];
for (int i = 0; i < topDocsList.get(0).totalHits.value; i++) {
    for (int j = 0; j < reciprocalRankList.size(); j++) {
        finalRelevance[i] += reciprocalRankList.get(j)[i];
    }
}

// 将最终结果集中的文档按其相关性排序
SearchHit[] searchHits = new SearchHit[topDocsList.get(0).totalHits.value];
for (int i = 0; i < topDocsList.get(0).totalHits.value; i++) {
    SearchHit searchHit = new SearchHit();
    searchHit.setScore(finalRelevance[i]);
    searchHits[i] = searchHit;
}

// 返回最终结果集
SearchResponse finalResponse = new SearchResponse();
finalResponse.setSearchHits(new org.apache.lucene.search.TopDocs(topDocsList.get(0).totalHits, searchHits, finalRelevance));