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ES定制开发： 
RRF / retrievers

Elastic 的订阅矩阵里明确列了这些相关能力：Retrievers: linear, rule, RRF, text similarity re-ranker，以及 Reciprocal Rank Fusion (RRF) for hybrid search。

这类能力最有价值的点是：
它们把混合检索从“自己拼 DSL 和手搓打分”变成了官方支持的多阶段检索框架。重排：text similarity re-ranker / Elastic Rerank. text_similarity_reranker 用 NLP 模型对 top-k 结果按语义相似度重新排序；它可以用内置的 Elastic Rerank，也可以接 Cohere、Vertex AI，或者你自己上传的 text similarity 模型。

{
  "retriever": {
    "rrf": {
      "retrievers": [
        { "standard": { "query": { ... } } },
        { "knn": { ... } }
      ]
    }
  }
}


加reranker：
text_similarity_reranker 用 NLP 模型对 top-k 结果按语义相似度重新排序；它可以用内置的 Elastic Rerank，也可以接 Cohere、Vertex AI，或者你自己上传的 text similarity 模型。

{
  "retriever": {
    "text_similarity_reranker": {
      "retriever": {
        "rrf": { ... }
      },
      ...
    }
  }
}

{
  "retriever": {
    "text_similarity_reranker": {
      "retriever": {
        "rrf": {
          "retrievers": [
            {
              "standard": {
                "query": {
                  "...": "..."
                }
              }
            },
            {
              "knn": {
                "...": "..."
              }
            }
          ],
          "rank_window_size": 100,
          "rank_constant": 20
        }
      },
      "field": "your_rerank_text_field",
      "inference_text": "白色 oversized T-shirt",
      "inference_id": ".rerank-v1-elasticsearch",
      "rank_window_size": 50
    }
  },
  "size": 20
}




