Elasticsearch:你是说,用于混合搜索(hybrid search)

作者:来自 Elastic Kathleen_DeRusso

如果你尝试过搭建 混合搜索(hybrid search) 体验,你就知道学习曲线可能很陡峭。尤其是当文本搜索和语义搜索结果结合时,每种搜索返回的得分可能差异很大,很难知道从哪里开始,手动调优结果也容易出错。好消息是,我们让这个过程变得简单得多。

本文将侧重于很多默认设置,但值得注意的是,我们也内置了大量自定义功能,因此既支持简单的 "顺畅路径" 用例,也支持强大、可定制的专家用例。

索引你的数据

首先,从 semantic_text 字段开始。Semantic text 设计得像一个普通文本字段一样使用,但它会透明地处理分块、推理和语义搜索。至少,你只需要为你的字段创建映射:

复制代码
PUT my-index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "semantic_title": {
        "type": "semantic_text"
      }
    }
  }
}

这个映射会创建默认设置,例如默认使用我们内部的 ELSER 模型进行推理。无需配置索引管道!如果你是第一次尝试 semantic_text ,这个教程是一个很好的起点。

为了确保 semantic_text 像普通文本字段一样工作,我们增加了对在 semantic_text 字段上使用 match 查询的支持,让你可以透明地进行语义搜索:

复制代码
POST my-index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "semantic_title": "What is semantic search?"
    }
  }
}

使用检索器进行混合搜索

我们在很多搜索用例中发现,match 查询及其相关权重已经能很好地满足需求。虽然检索器(retrievers)已经存在一段时间,提供了像 RRF 这样的功能,我们简化了语法,使其可以无缝地与任意组合的 textsemantic_text 字段一起使用,并自动完成得分组合和归一化。

你可以阅读这篇博客,了解这种语法糖的由来。下面是使用 RRF 进行混合搜索的示例:

复制代码
GET my-index/_search
{
  "retriever": {
    "rrf": {
      "fields": ["title", "semantic_title"],
      "query": "What is semantic search?"
    }
  }
}

以及使用 linear retriever 的类似示例:

复制代码
GET my-index/_search{
  "retriever": {
    "linear": {
      "fields": ["title", "semantic_title^2"],
      "query": "What is semantic search?",
      "normalizer": "l2_norm"
    }
  }
}

这些可以直接接入像 text_similarity_reranker retriever 这样的检索器,从而对混合搜索结果进行语义重排序。很简单,对吧?

使用 ES|QL 进行混合搜索

说到这里,我们正在开发的一些最令人兴奋的功能,是使用我们新的管道查询语言 ES|QL ,它对于混合搜索用例非常强大。如果你参加过今年的 Elastic{ON} 活动,这个预览可能看起来有点熟悉。

让我们从 match 函数开始。我们可以通过直接引用 match 来表示:

复制代码
FROM my-index METADATA _score
| WHERE match(title, "What is semantic search?")
| SORT _score DESC

或者通过简写语法:

复制代码
FROM my-index METADATA _score
| WHERE title:"What is semantic search?"
| SORT _score DESC

最棒的是,因为我们使用的是 match ,就像在 DSL 中一样,semantic_text 开箱即用!

现在,当你想使用 semantic_text 组合结果时,可以使用 FORK 命令,在不同的分支中执行每个 match 查询,并将它们返回在同一个结果中:

复制代码
FROM my-index METADATA _score
| FORK 
  (WHERE semantic_title: "What is semantic search?" | SORT _score DESC)
  (WHERE title:"What is semantic search?" | SORT _score DESC)

然后,你可以使用 FUSE 命令,使用 RRF 算法将这些结果合并:

复制代码
FROM my-index METADATA _score
| FORK 
  (WHERE semantic_title: "What is semantic search?" | SORT _score DESC)
  (WHERE title:"What is semantic search?" | SORT _score DESC)
| FUSE
| SORT _score DESC

你也可以将其应用到其他用例,例如重排序(rerank)和补全(completion)。

最后,有时你的用例可能更适合仅执行词汇搜索,而不是语义搜索。我们也可以在查询时使用 fork 来决定执行词汇搜索还是语义搜索 ------ 例如根据查询中的词数,较短的查询在某些用例中可能从语义搜索中获益不大。

复制代码
FROM search-index METADATA _score
| EVAL lexical = MV_COUNT(SPLIT(?query, " ")) <= 3
| FORK ( WHERE lexical | WHERE title:?query )
       ( WHERE NOT lexical | WHERE semantic_title:?query )
| SORT _score DESC

这只是我们能做的一个简短示例,但如果你深入阅读我们的文档,你会发现这些功能同样非常强大且可定制!试一试吧,我们期待听到你的反馈!

原文:https://discuss.elastic.co/t/dec-5th-2025-en-you-know-for-hybrid-search/383218

相关推荐
测试开发技术7 分钟前
AI 测试提效 | 告别手工写脚本,分享我的 Playwright + Skill 批量生成 UI 自动化脚本方案
自动化测试·人工智能·ui·自动化·agent·skill·ai测试
乐思智能科技有限公司20 分钟前
PLECS软件学习使用(二)直流电机基本系统模型
人工智能·算法·机器学习·面试·职场和发展
极连AI21 分钟前
极连AI平台解读、Codex5.6仅需0.01倍率,无需Token焦虑,极速响应
人工智能·gpt·chatgpt·aigc·ai编程·ai写作·gpu算力
MartinYeung527 分钟前
[论文学习]PACT:溯源感知能力合约——面向智能体安全的参数级溯源
人工智能·学习·安全
带娃的IT创业者30 分钟前
Inkling:当开源模型开始思考“如何思考”
人工智能·开源·大语言模型·多模态·moe·开源模型·inkling
Nontee35 分钟前
设计模式:模板方法与策略,从“每个字都认识“到能说清它们在干嘛
java·数据库·设计模式
远航计算机1 小时前
职业技能培训机构如何利用QClaw+Skills做豆包GEO:知识库搭建×内容创作×效果监测的完整实操手册
大数据·人工智能·自动化·aigc·火山引擎
旋生万物1 小时前
电磁力 = 螺旋联络的 90° 旋转?麦克斯韦方程组的几何重构
人工智能·python·算法·机器学习·copilot·世界模型·物理ai
Vince的修炼之路1 小时前
防 Prompt 注入安全技术深度分析
人工智能·安全
JaydenAI1 小时前
[Agent的评估-07]整合MEAI针对自然语言处理相关的评估器
ai·nlp·agent·evaluation·maf