目前knn跟query里面是并列的层级，如下： { "size": 400, "from": 0, "query": { "bool": { "must": [... ], } }, "knn": { "field": "title_embedding", "query_vector": [...], "k": 120, "num_candidates": 400, "boost": 2, "name": "knn_query" }, 其中query的结构是这样的：
"query": { "bool": { "should": [ { "bool": { "name": "base_query", # 原始query } }, { "bool": { "name": "base_query_trans_zh", # 翻译query。有可能是basequery_transen，也有可能两者都有 "boost": 0.75 } } ], "minimum_should_match": 1 } }, 我想把knn放到should里面，和basequery、base_query_trans_zh并列。 另外，现在过滤是在knn里面单独加了一遍： "knn": { "field": "title_embedding", "query_vector": [...], "k": 120, "num_candidates": 400, "boost": 2, "_name": "knn_query", "filter": { "range": { "min_price": { "gte": 100, "lt": 200 } } } } 现在不需要了。因为knn在query的内层了。共用过滤。

另外： 我需要再增加一个knn。 需要参考文本embedding获得的逻辑， 通过 curl -X POST "http://localhost:6008/embed/clip_text?normalize=true&priority=1" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '["纯棉短袖", "street tee"]' （用 POST /embed/clip_text 生成多模态文本向量。和文本embedding获取方法类似。注意思考代码如何精简，不要冗余。） 得到文本的多模态embedding。 然后在这里补充一个多模态embedding，寻找图片相似的结果，对应的商品图片字段为image_embedding.vector。 重排融合：之前有knn的配置bias和exponential。现在，文本和图片的embedding相似需要融合，融合方式是dis_max，因此需要配置： 1）各自的权重和tie_breaker 2）整个向量方面的权重（bias和exponential）