OpenSearch:おおまかなソート関数

おおまかなソートとは、取得されたすべてのドキュメントから上位 N 件の高品質ドキュメントを選択するプロセスです。次に、上位 N 件の高品質ドキュメントがスコアリングされ、精密なソートプロセスでソートされます。このようにして、ユーザーは要件に最も一致するドキュメントを取得できます。おおまかなソートは検索パフォーマンスに影響しますが、精密なソートは最終的なソート結果に影響します。したがって、精密なソートの主要な要素を使用して、効率的かつ簡単な方法でドキュメントをおおまかにソートできます。ソート式を使用して、ドキュメントをおおまかに、または精密にソートできます。このトピックでは、おおまかなソートに使用される特徴関数について説明します。

1. 構文: static_bm25()

2. パラメータ: なし

3. 戻り値: 戻り値の型は FLOAT です。有効な値の範囲は 0 から 1 です。

4. シナリオ 1: おおまかなソート式で static_bm25() 関数を使用して、テキストスコアを計算できます。

5. 使用上の注意:

   • デフォルトでは、デフォルトのおおまかなソート式を使用すると、static_bm25() が有効になります。

1. 構文: exact_match_boost()

2. パラメータ: なし

3. 戻り値: 戻り値の型は INT です。有効な値の範囲は 0 から 99 です。

4. シナリオ: クエリ句は query=default:'开放搜索'^60 OR default:'opensearch'^50 です。一致する用語に対してクエリ句で指定されたブースト重みに基づいて結果をソートします。たとえば、ドキュメント A には用語 开放搜索 が含まれ、ドキュメント B には用語 opensearch が含まれています。この場合、ドキュメント A はドキュメント B よりも上位にランクされます。おおまかなソート式は exact_match_boost() です。

5. 使用上の注意:

   • この関数のパラメータで参照するフィールドは、インデックスフィールドとして設定する必要があります。

   • クエリ句でブースト重みが指定されていない用語のデフォルトのブースト重みは 99 です。

   • exact_match_boost() 関数が排他的アプリケーションのおおまかなソート式で使用されている場合は、sum または max フィールドを指定できます。

1. 構文: timeliness(pubtime), timeliness

2. pubtime: 適時性を評価するフィールド。フィールド値は、秒単位の INT 型である必要があります。

3. 戻り値: 戻り値の型は FLOAT です。有効な値の範囲は 0 から 1 です。値が大きいほど、適時性が高いことを示します。フィールドの値が現在の時刻より後の場合、0 が返されます。

4. シナリオ: おおまかなソート式で timeliness(create_timestamp) 関数を使用して、create_timestamp フィールドの適時性スコアを計算できます。

5. 使用上の注意:

   • pubtime フィールドは属性フィールドとして設定する必要があります。

1. 構文: timeliness_ms(pubtime), timeliness_ms

2. pubtime: 適時性を評価するフィールド。フィールド値は、ミリ秒単位の INT 型である必要があります。

3. 戻り値: 戻り値の型は FLOAT です。有効な値の範囲は 0 から 1 です。値が大きいほど、適時性が高いことを示します。フィールドの値が現在の時刻より後の場合、0 が返されます。

4. シナリオ: おおまかなソート式で timeliness_ms(create_timestamp) 関数を使用して、create_timestamp フィールドの適時性スコアを計算できます。

5. 使用上の注意:

   • pubtime フィールドは属性フィールドとして設定する必要があります。

1. シナリオの概要: ドキュメントの関連度は、さまざまな次元から計算されます。さまざまな次元から計算されたスコアは、異なる値範囲にある場合があります。たとえば、Web ページのクリック数は数百万回になる可能性がありますが、Web ページのテキスト関連度スコアは 0 から 1 の値です。このような異なる値範囲の値を比較することはできません。normalize 関数は、異なる値範囲のスコアを同じ値範囲のスコアに正規化できます。このようにして、正規化されたスコアをさらに計算に使用できます。normalize 関数は、線形正規化、対数正規化、逆正接正規化の 3 つの正規化方法をサポートしています。関数は、入力パラメータに基づいて正規化方法を自動的に選択します。value パラメータのみが設定されている場合、normalize 関数は正規化に逆正接関数を使用します。value パラメータと max パラメータの両方が設定されている場合、normalize 関数は正規化に対数関数を使用します。value、max、min のすべてのパラメータが設定されている場合、normalize 関数は正規化に線形関数を使用します。

2. 構文: normalize(value, max, min), normalize

3. value: ドキュメント内のフィールド、またはフィールド値または戻り値を正規化する式。フィールド値または戻り値は DOUBLE 型である必要があります。max: 正規化後の値範囲の最大値。このパラメータはオプションです。最大値は DOUBLE 型である必要があります。min: 正規化後の値範囲の最小値。このパラメータはオプションです。最小値は DOUBLE 型である必要があります。

4. 戻り値: 戻り値の型は DOUBLE です。有効な値の範囲は 0 から 1 です。

5. シナリオ 1: price フィールドの値を正規化したいが、price フィールドの値範囲がわからない場合。この場合、normalize 関数を normalize(price) の形式で使用できます。

   シナリオ 2: price フィールドの値を正規化したいが、price フィールドの値範囲の最大値 100 のみがわかっている場合。この場合、normalize 関数を normalize(price, 100) の形式で使用できます。

   シナリオ 3: price フィールドの値を正規化し、最大値を 100、最小値を 1 に設定したい場合。この場合、normalize 関数を normalize(price, 100, 1) の形式で使用できます。

   シナリオ 4: distance 関数の戻り値を 0 から 1 の値に正規化したい場合。この場合、normalize 関数を normalize(distance(longitude_in_doc, latitude_in_doc, longtitude_in_query, latitude_in_query)) の形式で使用できます。

6. 使用上の注意:

   • 関数で参照されるフィールドは、属性フィールドとして設定する必要があります。

   • 正規化に逆正接関数が使用され、フィールド値または指定された式の戻り値が 0 より小さい場合、normalize 関数の戻り値は 0 です。

   • 正規化に対数関数が使用される場合、max パラメータの値は 1 より大きい必要があります。

   • 正規化に線形関数が使用される場合、max パラメータの値は min パラメータの値より大きい必要があります。