ハイブリッド検索: 全文検索とELSER検索結果の統合

サブ検索の紹介

ハイブリッドの全文検索と高密度ベクトル検索を実装するための解決策は、2 つの検索を要求するためのqueryとknn引数と、それらを 1 つの結果リストに結合するためのrrf引数を含む検索要求を送信することでした。

同じことをしてフルテキスト検索リクエストとスパースベクター検索リクエストを結合しようとすると、両方ともquery引数を使用するという複雑な問題が生じます。RRF アルゴリズムと組み合わせる必要がある 2 つのクエリを提供できるようにするには、2 つのquery引数を含める必要があります。これを実現するには、サブ検索を使用します。

サブ検索は現在テクニカルプレビュー段階の機能です。このため、Python Elasticsearch クライアントはこれをネイティブにサポートしていません。この制限を回避するには、 Searchクラスのsearch()メソッドを変更して、 body引数を使用して検索要求を送信します。以下に、クライアントのbody引数を使用して検索リクエストを送信する、新しいが類似した実装を示します。

この実装は機能的に同等であるため、アプリケーションを変更する必要はありません。唯一の違いは、 search()メソッドはリクエストを送信する前にすべての引数を検証し、 bodyが唯一の例外となることです。サーバーは、クライアントがどのようにリクエストを送信するかに関係なく、常にリクエストを検証します。

このバージョンでは、 sub_searches引数をSearch.search()で使用して、次のように複数の検索クエリを送信できます。

ハイブリッド検索の実装

このセクションを完了するには、フルテキスト ロジックを戻して、この章の前半で示したセマンティック検索クエリと組み合わせてみましょう。

以下に更新されたhandle_search()エンドポイントを示します。

ご存知のとおり、 extract_filters()関数は、検索プロンプトでユーザーが入力したカテゴリ フィルターを探し、残りの部分をparsed_queryとして返しました。parsed_queryが空の場合、ユーザーはカテゴリ フィルターのみを入力することを意味し、その場合、クエリは、選択したカテゴリをフィルターとして指定した単純なmatch_allになります。これは大きな条件のelse部分に実装されています。

検索クエリがある場合は、前のセクションで示したようにsub_searchesオプションを使用してmulti_matchクエリとtext_expansionクエリを含めます。また、 rankオプションは、2 つのサブ検索の結果をランク付けされた結果の 1 つのリストに結合することを要求します。クエリを完了するために、ページ区切りのサポートを維持するためにsizeおよびfrom_引数が提供されます。

このバージョンのアプリケーションを確認するには、ここをクリックしてください。