ES“minimum_should_match”查询如何转换为vespa查询？

Question

我们决定将es迁移到vespa es“minimumshould_match”查询如何转换为vespa查询？

例如：es查询：

"query_string": {
                       "minimum_should_match": "75%",
                       "fields": [],
                       "query": "may is test"
}"

上述查询意味着三次匹配至少两次

我尝试通过vespa“or”运算符转换此查询，但75%的人无法表达

Answer 1

感谢您对Vespa的关注，

这是一个相当奇怪的文本匹配特性，例如，仅仅因为其他一些不重要的匹配项是IMHO有问题的，就删除了一个重要的术语。例如，对于查询“what is text ranking”，要求2/3个术语匹配，可以匹配“what”和“is”，但重要部分被丢弃。我宁愿努力使用weakAnd查询运算符https://docs.vespa.ai/documentation/using-wand-with-vespa.html

没有直接替换，但您可以使用排名分数下降限制在第一阶段排名函数中删除文档。

• https://docs.vespa.ai/documentation/reference/schema-reference.html#rank-score-drop-limit
• https://docs.vespa.ai/documentation/reference/rank-features.html

rank-profile odd-ranking {
  first-phase {
    rank-score-drop-limit: -5
    expression: if(matchCount(text)/queryTermCount < 0.75, -10, bm25(text))
  }
}

在这种情况下，如果match count(text)/query termcount低于0.75，则该文档的第一阶段等级得分为-10，将从结果集中删除，如果它大于0.75，则它对文本使用bm25得分。

但同样，看看弱。它将专注于重要的查询词，而不是文本匹配。