我需要使用Elasticsearch改进搜索结果列表。
假设我们有3个文档,其中包含单个字段和内容,如下所示:
如果我搜索“苹果”,可能会发生这样的情况:我得到的排序结果如下:
但是我想要的是具有最高分数的精确匹配项,这里是带有“ apple”的文档。
下一个最高分应该是搜索词开头的条目,这里是“ apple tree”,其余按默认方式排序。
所以我想要这个:
我试图通过使用rescore实现它:
curl -X GET "http://localhost:9200/my_index_name/_search?size=10&pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "query_string": { "query": "apple" } }, "rescore": { "window_size": 500, "query": { "score_mode": "multiply", "rescore_query": { "bool": { "should": [ { "match": { "my_field1": { "query": "apple", "boost": 4 } } }, { "match": { "my_field1": { "query": "apple*", "boost": 2 } } } ] } }, "query_weight": 0.7, "rescore_query_weight": 1.2 } } }'
但这并不是真的有效,因为Elasticsearch似乎用空格将所有单词分隔开。例如,搜索“ apple *”也将提供“ green apple”。这似乎是recore无法为我工作的原因。
可能还有其他字符,例如点“。”,“-”,“;” 等等,Elasticsearch用来拆分和弄乱我的排序。
我还在“ rescore_query”中使用了“ match_phrase”,而不是“ bool”,但是没有成功。
我也尝试过只有一场比赛:
curl -X GET "http://localhost:9200/my_index_name/_search?size=10&pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "query_string": { "query": "apple" } }, "rescore": { "window_size": 500, "query": { "score_mode": "multiply", "rescore_query": { "bool": { "should": [ { "match": { "my_field1": { "query": "apple*", "boost": 2 } } } ] } }, "query_weight": 0.7, "rescore_query_weight": 1.2 } } }'
它似乎可行,但我仍然不确定。这是正确的方法吗?
EDIT1:对于其他查询,一个匹配重新评分无法正常工作。
您唯一需要在分数上进行操作的地方是完全匹配,否则按词条位置的顺序将为您提供正确的顺序。让我们通过以下内容了解这一点:
首先创建一个映射,如下所示:
PUT test { "mappings": { "_doc": { "properties": { "my_field1": { "type": "text", "analyzer": "whitespace", "fields": { "keyword": { "type": "keyword" } } } } } } }
我已经创建了my_field1带有whitespace分析器的字段,以确保通过仅将空格用作定界符来创建令牌。其次,我创建了一个名为keywordtype 的子字段keyword。keyword将保存输入字符串的非分析值,我们将使用它进行精确匹配。
my_field1
whitespace
keyword
让我们向索引添加一些文档:
PUT test/_doc/1 { "my_field1": "apple" } PUT test/_doc/2 { "my_field1": "apple tree" } PUT test/_doc/3 { "my_field1": "green apple" }
如果使用以下查询搜索术语apple,则文档的顺序将为2、1、3。
apple
POST test/_doc/_search { "explain": true, "query": { "query_string": { "query": "apple", "fields": [ "my_field1" ] } } }
"explain": true在上面的查询中,在输出中给出分数计算步骤。阅读本文将使您了解文档的评分方式。
"explain": true
我们需要做的就是提高得分以实现完全匹配。我们将对场进行精确匹配my_field1.keyword。您可能有一个问题,为什么不这样呢my_field1。这样做的原因是因为my_field1经过分析,当为3个文档的输入字符串生成令牌时,都会针对此字段存储一个令牌(术语)apple(以及其他术语(例如,tree对于doc 2和greendoc 3,如果存在其他术语)) 。当我们在此字段上对术语进行完全匹配时,apple所有文档都会匹配,并且对每个文档的得分都会产生相似的影响,因此得分没有变化。由于只有一个文档具有apple与my_field1.keyword该文档(文档1)相对的确切值,因此可以匹配精确查询,因此我们将对其进行增强。因此查询将是:
my_field1.keyword
tree
green
{ "query": { "bool": { "should": [ { "query_string": { "query": "apple", "fields": [ "my_field1" ] } }, { "query_string": { "query": "\"apple\"", "fields": [ "my_field1.keyword^2" ] } } ] } } }
以上查询的输出:
{ "took": 9, "timed_out": false, "_shards": { "total": 5, "successful": 5, "skipped": 0, "failed": 0 }, "hits": { "total": 3, "max_score": 1.7260925, "hits": [ { "_index": "test3", "_type": "_doc", "_id": "1", "_score": 1.7260925, "_source": { "my_field1": "apple" } }, { "_index": "test3", "_type": "_doc", "_id": "2", "_score": 0.6931472, "_source": { "my_field1": "apple tree" } }, { "_index": "test3", "_type": "_doc", "_id": "3", "_score": 0.2876821, "_source": { "my_field1": "green apple" } } ] } }