0
点赞
收藏
分享

微信扫一扫

用python混合检索 + 重排序改善

有点d伤 03-08 18:30 阅读 2

在混合检索中,结合文本和图像等多媒体数据,我们可能需要对检索结果进行重排序以改善用户体验。重排序可以根据不同的指标来优化结果,比如相关性、用户偏好、图像质量等。

以下是一个使用Python和Elasticsearch进行混合检索并结合重排序的简单示例。我们将使用Elasticsearch的function score查询来根据自定义的评分函数对结果进行重排序。

首先,确保你已经安装了elasticsearchelasticsearch-dsl库:

 

bash复制代码

pip install elasticsearch
pip install elasticsearch-dsl

然后,我们将创建一个Elasticsearch索引并索引一些包含文本和图像信息的文档。

 

python复制代码

from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch_dsl import Document, Text, Keyword, Image, Float
# 连接到Elasticsearch实例
es = Elasticsearch([{'host': 'localhost', 'port': 9200}])
# 定义一个Document,包含文本、图像和评分字段
class MultimediaDocument(Document):
title = Text(fields={'raw': Keyword()})
image_url = Image()
relevance_score = Float() # 用于存储重排序的评分
class Index:
name = 'multimedia'
settings = {
'number_of_shards': 1,
'number_of_replicas': 0
}
# 索引一些文档
doc1 = MultimediaDocument(
title="A beautiful sunset",
image_url="https://example.com/sunset.jpg",
relevance_score=2.0 # 假设这个文档的评分较高
)
doc2 = MultimediaDocument(
title="A cat playing with a ball",
image_url="https://example.com/cat.jpg",
relevance_score=1.0 # 假设这个文档的评分较低
)
doc3 = MultimediaDocument(
title="A delicious pizza",
image_url="https://example.com/pizza.jpg",
relevance_score=1.5 # 中等评分
)
doc1.save()
doc2.save()
doc3.save()

现在,我们可以编写一个混合检索函数,该函数接受文本查询和图像URL作为输入,并使用function score查询进行重排序。

 

python复制代码

from elasticsearch_dsl.query import Q, FunctionScore
def mixed_search_with_rescoring(text_query, image_query):
# 构建基础查询
base_query = Q('bool', should=[
Q('match', title=text_query),
Q('exists', field='image_url')
])
# 构建function score查询,根据relevance_score字段进行重排序
function_score_query = FunctionScore(
query=base_query,
functions=[
{
"filter": {
"term": {
"image_url": image_query
}
},
"weight": 2 # 对于匹配的图像URL,增加权重
},
{
"gauss": {
"relevance_score": {
"origin": "1.0",
"scale": "0.5" # 根据relevance_score字段进行高斯分布评分
}
}
}
],
score_mode="sum", # 评分模式为求和
boost_mode="sum" # 提升模式为求和
)
# 执行查询并返回结果
results = MultimediaDocument.search(query=function_score_query, size=10)
return results
# 示例搜索
text_query = "sunset"
image_query = "https://example.com/sunset.jpg"
results = mixed_search_with_rescoring(text_query, image_query)
# 打印结果
for result in results:
print(f"Title: {result.title}")
print(f"Image URL: {result.image_url}")
print(f"Relevance Score: {result.relevance_score}")
print()

在这个示例中,我们使用了一个简单的function score查询,该查询首先检查图像URL是否匹配查询参数,如果匹配,则增加权重。然后,它使用高斯函数对relevance_score字段进行评分,使得评分较高的文档在结果中排名更靠前。

请注意,这个示例假设你已经有了一个relevance_score字段来存储每个文档的评分。在实际应用中,你可能需要一个更复杂的评分机制,比如基于机器学习模型的预测分数,或者基于用户反馈的动态调整。

举报

相关推荐

0 条评论