HybridSearch 混合搜索的评分归一化方法有哪些？ 混合搜索的评分组合方法有哪些？ 混合搜索在OpenSearch中的作用是什么？

HybridSearch混合搜索的评分归一化方法 在混合搜索中，评分归一化是确保不同查询类型评分在可比较维度上的重要步骤。归一化处理可以消除不同评分尺度带来的影响，使得各种评分可以进行比较和组合。以下是几种常见的评分归一化方法：

1. min-max归一化

• 对每个查询子句的评分结果进行归一化，使得归一化后的评分范围在0到1之间。
• 公式为：(x - min(x)) / (max(x) - min(x))

2. L2归一化

• 基于L2范数对评分进行归一化，通常用于向量距离的归一化。
• 公式为：||x||_2 / (max(||x||_2) + ε)

3. RRF（Reciprocal Rank fusion）归一化

• 利用反函数（如反余弦函数）对评分进行归一化，适用于需要考虑排名信息的场景。
• 公式为：1 / (1 + |x|) 混合搜索的评分组合方法 在归一化后，不同查询子句的评分需要进行组合，以便确定最终的搜索结果。以下是几种常见的评分组合方法：

1. 算术平均

• 简单地将所有评分相加，然后除以评分数量。
• 公式为：\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} s_i

2. 几何平均

• 适用于评分之间存在某种依赖关系的情况。
• 公式为：\sqrt[n]{\prod_{i=1}^{n} s_i}

3. 调和平均

• 特别适用于评分分布较宽的情况。
• 公式为：\frac{n}{\sum_{i=1}^{n} \frac{1}{s_i}} 混合搜索在OpenSearch中的作用 在OpenSearch中，混合搜索能够结合传统关键词搜索（Keyword Search）和现代向量搜索（Semantic Search）的优点，提高搜索结果的相关性。具体来说，混合搜索在OpenSearch中的作用包括：

1. 提高搜索相关性

• 通过结合关键词搜索和向量搜索的优点，混合搜索能够提供更加准确和相关的搜索结果。

2. 支持多种查询类型

• 混合搜索支持对不同类型的查询进行处理，如基于关键词的查询和基于向量相似度的查询。

3. 灵活的归一化和组合策略

• 混合搜索提供了多种归一化和组合策略，以适应不同的搜索需求和场景。

4. 提升搜索体验

• 通过引入语义搜索功能，混合搜索能够提供更加接近人类搜索习惯的搜索体验。 通过以上归一化方法和组合策略，混合搜索能够有效地整合不同查询类型的优势，为用户提供更加精准和相关的搜索结果。