混合搜索（RRF 融合排序）
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在混合检索的过程中，文本检索与向量检索的评分机制大不相同，RRF（Reciprocal Rank Fusion）融合搜索的基本思想是对每个系统的排名结果赋予一个权重，这个权重是其排名的倒数。具体来说，对于每个系统的排名列表中的每个项目，RRF 算法会计算一个分数，该分数是该项目在每个列表中排名的倒数之和。然后，所有项目根据这个分数进行重新排序，以生成最终的融合排名列表。RRF 内置于 ES 中，无需外部模型服务，较为轻量，可作为粗排环节的融合排序算法之一。
写法一：retriever 方式（Elastic 8.16正式发布）
说明：
腾讯云 ES 在 8.16 自研支持 rrf 算法，写法上，将下面 rrf 替换成 rank_fusion；Elastic 从 9 版本开始支持 rrf。
GET /book-index/_search{"retriever": {"rrf": { // 腾讯云 ES 8.16 写成 rank_fusion，之后版本写成 rrf"retrievers": [{"retriever": {"knn": {"field": "title_vector","query_vector": [0.1, 0.2, 0.3 ...],"k": 10,"num_candidates": 100}},"weight": 0.8},{"retriever": {"standard": {"query": {"match": {"title_text": "人类"}}}},"weight": 0.2}],"rank_window_size": 50,"rank_constant": 20}}}
写法二：传统写法（此方式已弃用，不推荐）
GET /book-index/_search{"knn":{"field":"content_vector","query_vector": [0.5, 0.6, 0.7 ...],"k":10,"num_candidates": 100},"query":{"match":{"title_text":{"query":"人类"}}},"rank":{"rrf":{"rank_window_size":50,"rank_constant":20}},"size": 10}
参数说明：
rank_window_size：从每个查询中取多少结果参与融合，默认值100
rank_constant：控制排名的常数，值越小排名影响越大，默认值60
RRF 的计算公式如下：
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