31 Mar, 2026
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30 Mar, 2026
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must里面的两个combined_fields查询，boost分别设置为2和0.6，和其他查询条件一起，都放到should里面，设置minimum_should_match==1 2. 如果keywords_query跟combined_fields主查询的query一样，那么不需要再添加了
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一、tags字段改支持多语言： spu表tags字段，跟title走一样的翻译逻辑，填入原始语言、zh、en。 检查以下字段，都跟title一样走翻译逻辑 title keywords tags brief description vendor category_path category_name_text 二、/indexer/enrich-content接口的修改 1. 请求参数，把language去掉，因为我返回的内容直接对应索引结构，不用你做处理了，因此不需要指定语言，降低耦合。 2. 返回 enriched_attributes enriched_tags qanchors三个字段，按原始内容填入。 3. enriched_tags是本次新增的，注意区别于tags字段。tags字段来源于mysql spu表，enriched_tags是本接口返回的。 三、specifications的value，需要翻译，也是需要填中英文： { "specifications": [ { "sku_id": "sku-red-s", "name": "color", "value_keyword": "красный", "value_text": { "zh": "红色", "en": "red" } } ] } -
…nt.py)、[search/searcher.py](/data/saas-search/search/searcher.py)、[frontend/static/js/app.js](/data/saas-search/frontend/static/js/app.js) 以及 [tests/test_rerank_client.py](/data/saas-search/tests/test_rerank_client.py)。 主要修复内容如下： - 精排现依据融合阶段得分进行排序，而非仅依据原始的 `fine_score`。 - 最终重排不再依赖独立的 `fine_scores` 数组（该数组在精排排序后可能产生同步偏差），而是直接读取命中结果附带的 `_fine_score`。 - 精排与最终重排现均通过同一计算路径生成融合调试信息，该路径同时也决定实际排序结果，从而保证记录逻辑与生产逻辑保持一致。 - 调试信息载荷更加清晰：精排和最终重排阶段都会暴露融合输入/因子以及规范的 `fusion_summary`，前端界面现在会渲染该摘要信息。 主要问题：阶段逻辑重复且存在并行的数据通道：一个通道用于计算排序，另一个通道用于组装调试字段，还有第三个通道用于传递辅助数组。这造成了潜在的差异风险。本次重构通过将阶段得分作为唯一事实来源，并让调试/前端直接消费其输出而非事后重构，降低了该风险。 验证结果： - `./.venv/bin/python -m pytest -q tests/test_rerank_client.py tests/test_search_rerank_window.py` - `./.venv/bin/python -m py_compile search/rerank_client.py search/searcher.py` 结果：`22 passed`。 当前的主流程： 1. Query 解析 2. ES 召回 3. 粗排：只用 ES 内部文本/KNN 信号 4. 款式 SKU 选择 + title suffix 5. 精排：轻量 reranker + 文本/KNN 融合 6. 最终 rerank：重 reranker + fine score + 文本/KNN 融合 7. 分页、补全字段、格式化返回 主控代码在 [searcher.py](/data/saas-search/search/searcher.py)，打分与 rerank 细节在 [rerank_client.py](/data/saas-search/search/rerank_client.py)，配置定义在 [schema.py](/data/saas-search/config/schema.py) 和 [config.yaml](/data/saas-search/config/config.yaml)。 **先看入口怎么决定走哪条路** 在 [searcher.py:348](/data/saas-search/search/searcher.py#L348) 开始，`search()` 先读租户语言、开关、窗口大小。 关键判断在 [searcher.py:364](/data/saas-search/search/searcher.py#L364) 到 [searcher.py:372](/data/saas-search/search/searcher.py#L372)： - `rerank_window` 现在是 80，见 [config.yaml:256](/data/saas-search/config/config.yaml#L256) - `coarse_rank.input_window` 是 700，`output_window` 是 240，见 [config.yaml:231](/data/saas-search/config/config.yaml#L231) - `fine_rank.input_window` 是 240，`output_window` 是 80，见 [config.yaml:245](/data/saas-search/config/config.yaml#L245) 所以如果请求满足 `from_ + size <= rerank_window`，就进入完整漏斗： - ES 实际取前 `700` - 粗排后留 `240` - 精排后留 `80` - 最终 rerank 也只处理这 `80` - 最后再做分页切片 如果请求页超出 80，就不走后面的多阶段漏斗，直接按 ES 原逻辑返回。
27 Mar, 2026
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coarse_rank.output_window -> 再做 SKU 选择和 title suffix -> 精排调用轻量 reranker 裁到 fine_rank.output_window -> 最终重排调用现有 reranker，并在最终融合里加入 fine_score。同时把 reranker client/provider 改成了按 service_profile 选不同 service_url，这样 fine/final 可以共用同一套服务代码，只起不同实例。
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TODO-keywords限定-done.txt
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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）
26 Mar, 2026
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25 Mar, 2026
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（之前因为错误将attention方法该回到TRITON_ATTN，性能相比于之前的vllm版本更差。但是那个错误是能解决的。已修复保持FLASHINFER）
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报错），并允许通过配置或环境变量让 vLLM 自行选择 attention。 -- 临时版本
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这两个配置、四种情况： backend: qwen3_vllm | qwen3_vllm_score instruction_format: compact | standard 调用 python scripts/benchmark_reranker_random_titles.py 100,200,400,600,800,1000 --repeat 5 产出性能测试报告 平均延迟（ms，客户端 POST /rerank 墙钟，--seed 99） backend instruction_format n=100 n=200 n=400 n=600 n=800 n=1000 qwen3_vllm compact 213.5 418.0 861.4 1263.4 1744.3 2162.2 qwen3_vllm standard 254.9 475.4 909.7 1353.2 1912.5 2406.7 qwen3_vllm_score compact 239.2 480.2 966.2 1433.5 1937.2 2428.4 qwen3_vllm_score standard 299.6 591.8 1178.9 1773.7 2341.6 2931.7 归纳： 在本机 T4、当前 vLLM 与上述 YAML（max_model_len=160、infer_batch_size=100 等）下，两种后端都是 compact 快于 standard；整体最快为 qwen3_vllm + compact（n=1000 ≈ 2.16 s），最慢为 qwen3_vllm_score + standard（≈ 2.93 s）。其他 GPU / vLLM 版本下排序可能变化。