在Elasticsearch中正确排序以进行完全匹配和“开头为”(前缀)
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:
- “苹果”
- “青苹果”
- “苹果树”
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:
- “青苹果”
- “苹果树”
- “苹果”
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:
- “苹果”
- “苹果树”
- “青苹果”
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。
回答:
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keyword
type
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。
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。
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。
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green
doc 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:
{ "query": {
"bool": {
"should": [
{
"query_string": {
"query": "apple",
"fields": [
"my_field1"
]
}
},
{
"query_string": {
"query": "\"apple\"",
"fields": [
"my_field1.keyword^2"
]
}
}
]
}
}
}
{ "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"
}
}
]
}
}
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