面试题：ElasticSearch搜索结果相关性调优及深度原理

Question

在ElasticSearch中，搜索结果的相关性至关重要。假设你有一个复杂的业务场景，搜索结果的相关性默认算法无法满足需求，需要进行深度调优。请阐述你会从哪些方面入手，例如查询语句的调整、评分算法的修改、索引结构的优化等，并深入分析每一种调整背后的ElasticSearch底层原理，以及如何评估这些调整对搜索结果相关性的影响。

Answer 1

查询语句调整

1. 布尔查询调整：
   • 原理：Elasticsearch 的布尔查询由 must、should、must_not 等子句组成。must 子句的文档必须匹配，should 子句增加文档相关性评分，must_not 子句排除匹配的文档。通过合理组合这些子句，可以精准筛选文档。例如，对于搜索“电子产品且价格低于5000且品牌为苹果或华为”，可使用布尔查询构建精准条件。
   • 影响评估：正确使用布尔查询可快速缩小搜索范围，提高相关文档在结果集靠前位置的概率。可通过对比调整前后搜索结果的排序，计算平均倒数排名（MRR）等指标评估，若 MRR 提升，说明调整有效。
2. 模糊查询调整：
   • 原理：模糊查询允许在查询词拼写上有一定容错。它基于编辑距离（如 Levenshtein 距离）计算。例如，设置模糊度为2，对于查询词“apple”，像“appla”“aple”等相似词也可能匹配。
   • 影响评估：适当增加模糊度可扩大搜索范围，找到更多潜在相关文档，但可能引入噪声。可通过统计召回率（recall）评估，召回率升高但准确率下降过多，则需调整模糊度。

评分算法修改

1. TF - IDF 算法调整：
   • 原理：词频 - 逆文档频率（TF - IDF）是 Elasticsearch 默认评分算法的基础部分。词频（TF）衡量一个词在文档中出现的频率，频率越高得分越高；逆文档频率（IDF）衡量一个词在整个索引中的稀有程度，稀有词 IDF 高。如“苹果”在一篇文档中多次出现且在整个索引中不常见，该文档关于“苹果”的评分就高。
   • 影响评估：调整 TF - IDF 算法的权重因子，如加大 IDF 权重，可突出稀有词重要性。通过对比调整前后搜索结果相关性排序，观察用户对搜索结果的满意度反馈，若用户对结果中包含更多稀有词的文档更感兴趣，说明调整有效。
2. 引入自定义评分函数：
   • 原理：利用 Elasticsearch 的脚本功能，可编写自定义评分函数。如结合文档的创建时间、文档点赞数等额外信息进行评分。例如，创建时间越近、点赞数越多的文档评分越高。
   • 影响评估：对比自定义评分前后搜索结果，可通过点击率（CTR）评估。若调整后搜索结果中高评分文档的点击率提升，说明自定义评分更符合用户需求。

索引结构优化

1. 字段类型优化：
   • 原理：选择合适的字段类型对搜索相关性影响重大。如对于文本字段，使用 text 类型可进行全文搜索并分析，keyword 类型用于精确匹配。对于数值字段，使用合适的数值类型（如 integer、long 等）可进行范围查询等。
   • 影响评估：错误的字段类型可能导致搜索结果不准确。例如，将文本字段误设为 keyword 类型，会失去全文搜索能力。通过分析搜索结果的完整性和准确性评估，若调整字段类型后搜索结果能更全面且准确地包含相关信息，说明优化有效。
2. 多字段索引：
   • 原理：为一个字段创建多个索引，每个索引采用不同分析器或设置不同属性。如对于“description”字段，一个索引使用标准分析器用于全文搜索，另一个索引使用 keyword 分析器用于精确匹配。
   • 影响评估：可提高不同搜索场景下的相关性。通过在不同搜索场景下对比调整前后搜索结果的相关性得分和排序，若不同搜索场景下的搜索结果都有明显改善，说明多字段索引优化有效。