面试题：C# 与 Elasticsearch 集成时如何优化全文搜索的相关性评分

了解 Elasticsearch 评分机制：
- Elasticsearch 默认使用 BM25 算法进行相关性评分。但我们可以通过自定义脚本来修改评分逻辑。
C# 集成 Elasticsearch 并修改评分算法：
- 首先，确保已经安装了 Nest 库，它是.NET 与 Elasticsearch 交互的常用库。
- 以下是示例代码：

using Nest;

class Program
{
    static void Main()
    {
        var settings = new ConnectionSettings(new Uri("http://localhost:9200"))
           .DefaultIndex("your_index_name");
        var client = new ElasticClient(settings);

        var searchRequest = new SearchRequest
        {
            Query = new ScriptQuery
            {
                Script = new InlineScript(
                    @"
                    // 假设销量字段为'sales'，评分字段为 'rating'
                    double salesBoost = doc['sales'].value;
                    double ratingBoost = doc['rating'].value;
                    // 这里简单将销量和评分相乘作为新的评分因素，可根据业务调整
                    return _score * salesBoost * ratingBoost;
                    "
                )
            }
        };

        var searchResponse = client.Search<YourDocumentType>(searchRequest);
        // 处理搜索结果
        foreach (var hit in searchResponse.Hits)
        {
            Console.WriteLine(hit.Source);
        }
    }
}
// 假设的文档类型
class YourDocumentType
{
    public string Name { get; set; }
    public int Sales { get; set; }
    public double Rating { get; set; }
}

在上述代码中：

ScriptQuery 用于定义自定义脚本。
在脚本中，通过 doc['field_name'].value 获取文档中的字段值，这里获取了 sales 和 rating 字段。
新的评分通过将默认评分 _score 与销量和评分的乘积相乘得到，以实现销量高且评分高的商品优先展示。你可以根据实际业务需求进一步调整脚本中的计算逻辑。

注意事项：
- 确保 Elasticsearch 集群性能，因为自定义脚本可能会增加计算开销。
- 确认字段名称在 Elasticsearch 索引中的正确性，避免因字段不存在导致的错误。

面试题：C# 与 Elasticsearch 集成时如何优化全文搜索的相关性评分

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