提升搜索排名精度：在Elasticsearch中实现Learning To Rank (LTR)功能

从Elasticsearch 8.13版本开始，我们原生集成了Learning To Rank (LTR)功能。LTR利用训练过的机器学习（ML）模型为你的搜索引擎构建一个排名函数。通常，该模型作为第二阶段的重新排序器，以改进由第一阶段简单检索算法返回的搜索结果的相关性。

本文将解释这一新功能如何帮助改进文本搜索中的文档排名，并介绍如何在Elasticsearch中实现它。

无论你是尝试优化电子商务搜索，构建最优的检索增强生成（RAG）应用，还是在数百万学术论文中进行基于问答的搜索，你可能都意识到在搜索引擎中准确优化文档排名是多么具有挑战性。这正是Learning to Rank的用武之地。

理解相关性特征及如何构建评分函数

相关性特征是用于确定文档与用户查询或兴趣匹配程度的信号，这些信号都会影响搜索相关性。这些特征可能因情境而异，但通常可以归为几类。让我们来看看在不同领域中常用的一些相关性特征：

• 文本相关性评分（例如，BM25，TF-IDF）：从文本匹配算法中得出的分数，用于衡量文档内容与搜索查询的相似性。这些分数可以从Elasticsearch中获得。

• 文档属性（例如，产品价格，发布日期）：直接从存储的文档中提取的特征。

• 受欢迎度指标（例如，点击率，浏览量）：文档的受欢迎程度或访问频率的指标。受欢迎度指标可以通过搜索分析工具获得，Elasticsearch提供现成的工具。

评分函数将这些特征结合起来，为每个文档生成最终的相关性分数。分数越高，文档在搜索结果中的排名越高。

使用Elasticsearch查询DSL时，你实际上是在编写一个评分函数，该函数为相关性特征赋权，最终定义了你的搜索相关性。

在Elasticsearch查询DSL中进行评分

考虑以下示例查询：

{  
  "query": {    
    "function_score": {      
      "query": {        
        "multi_match": {          
          "query": "the quick brown fox",          
          "fields": ["title^10", "content"]        
        }      
      },      
      "field_value_factor": {        
        "field": "monthly_views",        
        "modifier": "log1p"      
      }    
    }  
  }
}