Elasticsearch — это мощная система поиска и аналитики, позволяющая эффективно находить нужные документы на основе различных механизмов оценки. В этой статье мы рассмотрим различные методы объединения оценок косинусного сходства и запроса на совпадение в Elasticsearch. Мы предоставим примеры кода, чтобы продемонстрировать каждый метод и обсудить их плюсы и минусы.

Метод 1: запрос оценки сценария
Один подход заключается в использовании запроса оценки сценария, который позволяет написать собственный сценарий, объединяющий оценки из разных запросов. Вот пример на Python:

from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch()
query = {
    "query": {
        "script_score": {
            "query": {
                "match": {"text": "your_search_query"}
            },
            "script": {
                "source": "cosine_score + match_score",
                "params": {
                    "cosine_score": 0.8,
                    "match_score": 0.6
                }
            }
        }
    }
}
response = es.search(index="your_index", body=query)

Метод 2: запрос оценки функции с режимом повышения
Другой метод – использовать запрос оценки функции с режимом повышения, установленным на “сумма” или “умножение”. Это позволяет объединять результаты разных запросов, используя сложение или умножение. Вот пример на Python:

from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch()
query = {
    "query": {
        "function_score": {
            "query": {
                "match": {"text": "your_search_query"}
            },
            "functions": [
                {"script_score": {"script": "cosine_score"}},
                {"field_value_factor": {"field": "match_score", "factor": 1}}
            ],
            "boost_mode": "sum"  # or "multiply"
        }
    }
}
response = es.search(index="your_index", body=query)

Метод 3: собственный плагин сходства
Если вам требуется большая гибкость и контроль над процессом оценки, вы можете создать собственный плагин сходства. Этот подход предполагает реализацию специального алгоритма сходства, который объединяет оценки косинусного сходства и запроса на совпадение на уровне индекса. Вот упрощенный пример:

import org.elasticsearch.index.similarity.ScriptedSimilarity;
public class CustomSimilarity extends ScriptedSimilarity {
    @Override
    public float scoreScript(float[] parameters, float[] queryNorms) {
        float cosineScore = parameters[0];
        float matchScore = parameters[1];
        return (cosineScore + matchScore) / 2;  // Custom scoring formula
    }
}

После того как вы внедрили собственный плагин сходства, вы можете настроить Elasticsearch для его использования, обновив настройки индекса.

В этой статье мы рассмотрели различные методы объединения оценок косинусного сходства и запроса на совпадение в Elasticsearch. Мы предоставили примеры кода для каждого метода, включая запрос оценки сценария, запрос оценки функции с режимом повышения, а также создание собственного плагина сходства. Выбор метода зависит от ваших конкретных требований и необходимого вам уровня контроля над процессом оценки. Поэкспериментируйте с этими методами и выберите тот, который лучше всего подходит для вашего случая использования.