混合搜索再探：引入线性检索器！-海口c网

混合搜索再探：引入线性检索器！

article/2025/8/17 11:22:59

作者：来自 Elastic Panagiotis Bailis

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在我们之前的博客文章中，我们介绍了全新设计的检索器框架，它支持构建复杂的排序管道。我们还探讨了 Reciprocal Rank Fusion （ RRF ）检索器如何通过合并来自不同查询的结果实现混合搜索。虽然 RRF 易于实现，但它有一个显著的限制：它仅关注相对排名，忽略了实际得分。这使得微调和优化变得具有挑战性。

认识一下 linear retriever！

在这篇文章中，我们介绍了最新的混合搜索支持组件 —— linear retriever！与 rrf 不同，linear retriever 会对所有命中某个文档的查询计算加权和。这种方法既保留了每个文档在结果集中的相对重要性，又允许精确控制每个查询对最终得分的影响。因此，它为微调混合搜索提供了一种更直观、更灵活的方式。

定义一个 linear retriever，其最终得分将按如下方式计算：

就是这么简单：

GET linear_retriever_blog/_search
{"retriever": {"linear": {"retrievers": [{"retriever": {"knn": {...}},"weight": 5},{"retriever": {"standard": {...}},"weight": 1.5},]}}
}

注意它有多简单直观吧？（而且和 rrf 非常相似！）这个配置允许你精确控制每种查询类型对最终排序的贡献，而 rrf 只依赖相对排名。

但仍然有一个注意事项：knn 的分数可能会被严格限制，这取决于所使用的相似度度量方式。例如，对于余弦相似度或单位归一化向量的点积，分数始终在 [0, 1] 范围内。相比之下， bm25 的分数则更不可预测，而且没有明确定义的边界。

分数缩放： kNN vs BM25

混合搜索的一个挑战在于，不同的检索器产生的分数位于不同的尺度上。比如，考虑下面这个场景：

查询 A 的分数：

	doc1	doc2	doc3	doc4
knn	0.347	0.35	0.348	0.346
bm25	100	1.5	1	0.5

查询 B 的分数：

	doc1	doc2	doc3	doc4
knn	0.347	0.35	0.348	0.346
bm25	0.63	0.01	0.3	0.4

你可以从上面看到差异：kNN 的分数范围在 0 到 1 之间，而 bm25 的分数可能变化很大。这种差异使得为组合结果设置静态的最优权重变得棘手。

归一化来帮忙：MinMax 归一化器

为了解决这个问题，我们引入了一个可选的 minmax 归一化器，它会使用以下公式将每个查询的分数独立缩放到 [0, 1] 范围内：

这会保留每个文档在某个查询结果集中的相对重要性，从而更容易将来自不同 retriever 的分数组合在一起。通过归一化后，分数变成：

查询 A 的分数：

	doc1	doc2	doc3	doc4
knn	0.347	0.35	0.348	0.346
bm25	1.00	0.01	0.005	0.000

查询 B 的分数：

	doc1	doc2	doc3	doc4
knn	0.347	0.35	0.348	0.346
bm25	1.00	0.000	0.465	0.645

所有分数现在都在 [0, 1] 范围内，优化加权和变得更加简单，因为我们现在捕捉的是结果相对于查询的重要性，而不是绝对分数，并且保持了查询之间的一致性。

举个例子！

现在我们通过一个例子展示上述内容，以及线性检索器如何解决 rrf 的一些缺点。RRF 仅依赖相对排名，不考虑实际分数差异。例如，给定这些分数：

	doc1	doc2	doc3	doc4
knn	0.347	0.35	0.348	0.346
bm25	100	1.5	1	0.5
rrf score	0.03226	0.03252	0.03200	0.03125

rrf 会将文档排名为：

doc2>doc1>doc3>doc4

然而，doc1 的 bm25 分数明显高于其他文档，rrf 无法捕捉到这一点，因为它只关注相对排名。线性检索器结合归一化，能正确考虑分数及其差异，产生更有意义的排名：

	doc1	doc2	doc3	doc4
knn	0.347	0.35	0.348	0.346
bm25	1	0.01	0.005	0

如上所示，doc1 在 bm25 上的高排名和分数得到了正确的考虑并反映在最终分数中。此外，所有分数现在都在 [0, 1] 范围内，这样我们可以更直观地比较和组合它们（甚至构建离线优化流程）。

综合起来

为了充分利用带归一化的线性检索器，搜索请求将如下所示：

GET linear_retriever_blog/_search
{"retriever": {"linear": {"retrievers": [{"retriever": {"knn": {...}},"weight": 5},{"retriever": {"standard": {...}},"weight": 1.5,"normalizer": "minmax"},]}}
}

这种方法结合了两者的优点：它保留了线性检索器的灵活性和直观评分，同时通过 MinMax 归一化确保分数尺度一致。

和我们所有的检索器一样，线性检索器可以集成到任何层级的分层检索树中，支持可解释性、匹配高亮、字段折叠等功能。