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相关性检索优化说明.md 10.6 KB

相关性检索优化说明（当前实现）

1. 文档目标

本文描述当前代码中的文本检索策略，重点覆盖：

  • 多语言检索路由（detector / translator / indexed 的关系）
  • 统一文本召回表达式（无布尔 AST 分支）
  • 解析层与检索表达式层的职责边界
  • 重排融合打分与调试字段
  • 典型场景下实际生成的 ES 查询结构

说明：向量召回（KNN）是另一维度，本篇仅简要提及，不展开。

2. 核心流程

查询链路（文本相关）：

  1. QueryParser.parse()
    负责产出解析事实：query_normalized、rewritten_query、detected_language、translations、query_vector、query_tokens。
  2. Searcher.search()
    负责读取租户 index_languages，并将其传给 QueryParser 作为 target_languages（控制翻译目标语种）；ESQueryBuilder 仅根据 detected_language 与各条译文构建子句字段，不再接收 index_languages。
  3. ESQueryBuilder._build_advanced_text_query()
    基于 rewritten_query + detected_language + translations + index_languages 构建 base_query 与 base_query_trans_*；并按语言动态拼接 title/brief/description/vendor/category_* 的 .{lang} 字段，叠加 shared 字段（tags、option*_values）。
  4. build_query()
    统一走文本策略，不再有布尔 AST 枝路。

3. 能力矩阵（Detector / Translator / Indexed）

三类能力的职责边界：

  • Detector：识别 query 源语言（detected_language）
  • Indexed：租户可检索语言集合（tenant_config.*.index_languages）
  • Translator：源语言到目标语言的可翻译能力及实时成功率

3.1 决策规则

  1. 若 detected_language in index_languages：
    源语言字段做主召回；其他语言走翻译补召回（低权重）。
  2. 若 detected_language not in index_languages：
    翻译到 index_languages 是主路径；源语言字段仅作弱召回。
  3. 若翻译部分失败或全部失败：
    当前实现不会再额外生成“原文打到其他语种字段”的兜底子句；系统保留 base_query 并继续执行，可观测性由 translations / warning / 命名子句分数提供。

3.2 翻译与向量：并发提交与共享超时

QueryParser.parse() 内对翻译与向量采用线程池提交 + 一次 concurrent.futures.wait：

  • 翻译：对调用方传入的 target_languages 中、除 detected_language 外的每个目标语种各提交一个 translator.translate 任务（多目标时并发执行）。
  • 查询向量：若开启 enable_text_embedding，再提交一个 text_encoder.encode 任务。
  • 上述任务进入同一 future 集合；例如租户索引为 [zh, en] 且检测语种不在索引内时，常为 2 路翻译 + 1 路向量，共 3 个任务并发，共用超时。

等待预算（毫秒）由 detected_language 是否属于调用方传入的 target_languages 决定（query_config）：

  • 在索引内：translation_embedding_wait_budget_ms_source_in_index（默认较短，如 80ms）— 主召回已能打在源语种字段，翻译/向量稍慢可容忍。
  • 不在索引内：translation_embedding_wait_budget_ms_source_not_in_index（默认较长，如 200ms）— 翻译对可检索文本更关键，给足时间。

超时未完成的任务会被丢弃并记 warning，解析继续（可能无部分译文或无数向量）。

4. 统一文本召回表达式

每个语言子句的基础形态：

{
  "multi_match": {
    "_name": "base_query|base_query_trans_xx",
    "query": "<text>",
    "fields": ["title.xx^3.0", "brief.xx^1.5", "...", "tags", "option1_values^0.5", "..."],
    "minimum_should_match": "75%",
    "tie_breaker": 0.9,
    "boost": "<按策略决定，可省略>"
  }
}

最终按 bool.should 组合，minimum_should_match: 1。

5. 关键配置项（文本策略）

query_config 下与解析等待相关的项：

  • translation_embedding_wait_budget_ms_source_in_index
  • translation_embedding_wait_budget_ms_source_not_in_index

位于 config/config.yaml -> query_config.text_query_strategy：

  • base_minimum_should_match
  • translation_minimum_should_match
  • translation_boost（所有 base_query_trans_* 共用）
  • tie_breaker_base_query

说明：

  • phrase_query / keywords_query 已从当前实现中移除，文本相关性只由 base_query、base_query_trans_* 两类子句组成。

6. 典型场景与实际 DSL

以下示例来自当前 ESQueryBuilder 生成结果（已按当前代码验证）。

场景 A：源语种已在索引语言中，且翻译成功

  • detected_language=de
  • index_languages=[de,en]
  • rewritten_query="herren schuhe"
  • translations={en:"men shoes"}

策略结果：

  • base_query：德语字段，不写 multi_match.boost
  • base_query_trans_en：英语字段，boost=translation_boost（默认 0.4）

场景 B：源语种不在索引语言中，部分翻译缺失

  • detected_language=de
  • index_languages=[en,zh]
  • 只翻译出 en，zh 失败

策略结果：

  • base_query（德语字段）：不写 multi_match.boost（默认 1.0）
  • base_query_trans_en（英文字段）：boost=translation_boost（如 0.4）
  • 不会生成额外中文兜底子句

场景 C：源语种不在索引语言中，翻译全部失败

  • detected_language=de
  • index_languages=[en,zh]
  • translations={}

策略结果：

  • base_query（德语字段，无 boost 字段）
  • 不会生成 base_query_trans_*

这意味着当前实现优先保证职责清晰与可解释性，而不是继续在 Builder 内部隐式制造“跨语种原文兜底”。

7. QueryParser 与 Searcher / ESBuilder 的职责分工

  • QueryParser 负责“解析事实”：
    • query_normalized
    • rewritten_query
    • detected_language
    • translations
    • query_vector
    • query_tokens
  • Searcher 负责“租户语境”：
    • index_languages
    • 将其传给 parser 作为 target_languages
  • ESQueryBuilder 负责“表达式展开”：
    • 动态字段组装
    • 子句权重分配
    • base_query / base_query_trans_* 子句拼接
    • 跳过“与 base_query 文本和语言完全相同”的重复翻译子句

这种分层让 parser 不再返回 ES 专用的“语言计划字段”，职责边界更清晰。

8. 融合打分（Rerank + Text + KNN）

当前融合逻辑位于 search/rerank_client.py。

8.1 文本相关性大分

文本大分由两部分组成：

  • base_query
  • base_query_trans_*

聚合方式：

  1. source_score = base_query
  2. translation_score = max(base_query_trans_*)
  3. 加权：
    • weighted_source = source_score
    • weighted_translation = 0.8 * translation_score
  4. 合成：
    • primary = max(weighted_source, weighted_translation)
    • support = weighted_source + weighted_translation - primary
    • text_score = primary + 0.25 * support

如果以上子分都缺失，则回退到 ES _score 作为 text_score，避免纯文本召回被误打成 0。

8.2 最终融合公式

fused_score = (
    (rerank_score + 0.00001) *
    (text_score + 0.1) ** 0.35 *
    (knn_score + 0.6) ** 0.2
)

设计意图：

  • rerank_score 是主导信号
  • text_score 保留乘法增益，但通过较低指数避免词法高分过度放大
  • knn_score 保持弱参与，只作为语义召回补充

8.3 调试字段

开启 debug=true 后，debug_info.per_result 会暴露：

  • es_score
  • rerank_score
  • text_score
  • text_source_score
  • text_translation_score
  • text_primary_score
  • text_support_score
  • knn_score
  • fused_score
  • matched_queries

debug_info.query_analysis 还会暴露：

  • translations
  • detected_language
  • rewritten_query

这些字段用于检索效果评估与 bad case 归因。

9. 兼容与注意事项

  1. 当前文本主链路已移除布尔 AST 分支。
  2. 文档中的旧描述（如 operator: AND 固定开启）不再适用，当前实现未强制设置该参数。
  3. HanLP 为必需依赖；当前 parser 不再提供轻量 fallback。
  4. 若后续扩展到更多语种，请确保：
    • mapping 中存在对应 .<lang> 字段
    • index_languages 配置在支持列表内
    • 翻译 provider 对目标语种可用

10. 评估与复现

建议使用项目根目录虚拟环境：

cd /data/saas-search
source ./activate.sh
python -m pytest -q tests/test_rerank_client.py tests/test_es_query_builder.py tests/test_search_rerank_window.py tests/test_query_parser_mixed_language.py
./scripts/service_ctl.sh restart backend
sleep 3
./scripts/service_ctl.sh status backend
python ./scripts/eval_search_quality.py

评估脚本会生成：

  • artifacts/search_eval/search_eval_*.json
  • artifacts/search_eval/search_eval_*.md

可直接从 JSON 中提取 query 级和 result 级调试字段进行分析。

11. 建议测试清单

建议在 tests/ 增加文本策略用例：

  1. 源语种在索引语言，翻译命中缓存
  2. 源语种不在索引语言，翻译部分失败（验证仅保留 base_query + 成功翻译子句）
  3. 源语种不在索引语言，翻译全部失败（验证无 base_query_trans_* 时仍可正常执行）
  4. 非 zh/en 语种字段动态拼接（如 de/fr/es）

reranker方面：

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