Score ranker processor

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점수 순위 매기기 프로세서

2.19에서 도입 {: .label .label-purple }

score-ranker-processor는 검색 실행의 질의 단계와 페치 단계 사이에서 실행되는 순위 기반 검색 단계 결과 프로세서예요. 질의 단계 결과를 가로채서 상호 순위 융합(RRF) 알고리즘을 사용하여 hybrid 질의의 질의 절들을 최종 순위 검색 결과 목록으로 결합해요. RRF는 각 질의 절 결과에서 문서의 순위의 역수를 기반으로 각 문서에 점수를 매긴 다음 이 점수들을 더하므로 개별 질의 절의 관련성 점수를 비교 가능한 척도로 만들 필요가 없어요. 자세한 내용은 상호 순위 융합을 참조하세요.

요청 본문 필드

다음 표는 사용 가능한 모든 요청 필드를 나열해요.

예제

다음 요청은 기본 순위 상수 60과 함께 rrf 결합 기법을 사용하는 score-ranker-processor를 포함하는 검색 파이프라인을 생성해요.

PUT /_search/pipeline/rrf-pipeline
{
  "description": "Post processor for hybrid RRF search",
  "phase_results_processors": [
    {
      "score-ranker-processor": {
        "combination": {
          "technique": "rrf"
        }
      }
    }
  ]
}

{% include copy-curl.html %}

다음 요청은 rank_constant를 40으로 설정하고 각 질의 절에 사용자 정의 가중치를 적용해요. 질의 절 1의 가중치는 0.7이고 질의 절 2의 가중치는 0.3이에요.

PUT /_search/pipeline/rrf-pipeline
{
  "description": "Post processor for hybrid RRF search",
  "phase_results_processors": [
    {
      "score-ranker-processor": {
        "combination": {
          "technique": "rrf",
          "rank_constant": 40,
          "parameters": {
            "weights": [
              0.7,
              0.3
            ]
          }
        }
      }
    }
  ]
}

{% include copy-curl.html %}

파이프라인을 사용하려면 hybrid 질의가 포함된 검색 요청에 지정해요.

GET /my-nlp-index/_search?search_pipeline=rrf-pipeline
{
  "query": {
    "hybrid": {
      "queries": [
        {
          "match": {
            "passage_text": "running shoes"
          }
        },
        {
          "neural": {
            "passage_embedding": {
              "query_text": "running shoes",
              "model_id": "aVeif4oB5Vm0Tdw8zYO2",
              "k": 5
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

{% include copy-curl.html %}

관련 문서

• 상호 순위 융합
• 하이브리드 검색
• 정규화 프로세서

더 알아보기 (Learn more)

• 원문 전체: https://docs.opensearch.org/latest/search-plugins/search-pipelines/score-ranker-processor/