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云搜索服务

类目预测干预

体验类目预测

体验类目预测

云搜索服务支持添加类目预测词条，通过人工干预来提升检索结果的准确度。本文通过简单示例，演示类目预测的使用方式。

背景信息

在普通的用户检索场景中，输入搜索词水，返回的结果中水库鱼头、卤水豆腐靠前，而XX矿泉水却排在后面，影响用户检索体验。

为解决上述问题，可以添加类目预测词条，将关注的类目相关度提高。后续检索过程在计算每个物品的排序分时，目标类目物品的得分高，将会排在更前面，从而提高了搜索的业务价值。

使用类目预测前	使用类目预测后
未使用类目预测时，查询结果得分排名为：水库鱼头 > 卤水豆腐 > XX矿泉水。	使用类目预测后，查询结果得分排名为：XX矿泉水>卤水豆腐>水库鱼头。

注意事项

仅 OpenSearch 实例支持类目预测干预功能。

使用类目预测前，需要先安装类目预测插件，请参见安装类目预测插件。

场景一：未使用类目预测

当您不使用类目预测时，在普通查询时，您所关注的类目往往排名较靠后。

创建索引并写入数据。

通过公网访问 Dashboards。具体步骤，请参见公网访问 Kibana/Dashboards。

在页面左侧菜单，选择 Management > Dev Tools，进入开发工具页面。

定义索引 mapping。

PUT /index-test-1
{
"mappings":{
"properties": {
"name": {"type": "text"},
"category": {"type": "keyword"},
"price": {"type": "integer"},
"date":{ "type": "date","format":"yyyy-MM-dd"}
}
}
}

批量写入文档。

POST _bulk
{"index" : { "_index": "index-test-1","_id":1} }
{"name":"水库鱼头","category":"鱼","price":"25","date":"2024-05-10"}
{"index" : { "_index": "index-test-1","_id":2} }
{"name":"卤水豆腐","category":"豆腐","price":"3","date":"2024-05-11"}
{"index" : { "_index": "index-test-1","_id":3} }
{"name":"XX矿泉水","category":"矿泉水","price":"2","date":"2025-05-10"}

通过关键字检索。

GET /index-test-1/_search
{
"query": {
"match": {
"name": "水"
}
}
}

从返回结果中得到的排名为：水库鱼头>卤水豆腐>XX矿泉水。

场景二：使用类目预测

当您添加类目预测词条，提升搜索词关联的类目相关度，再次查询时，您所关注的类目排名将会更靠前。

创建索引并写入数据。

参考场景一创建索引index-test-2并写入相同数据。

配置并生效类目预测词条。具体操作，请参见添加类目预测词条。

搜索词：水

字段类目关联度：category > 矿泉水 > 权重大于1

关联词相关度：鱼头 > 权重小于1

配置搜索管道，并添加预处理器。

以下命令表示：创建一个名为search_intervention_pipeline的搜索管道，向该管道添加了一个名为query_rewrite的请求处理器，并将其配置为空对象{}。

按以下配置后，在搜索请求执行之前将对查询进行重写操作。

PUT _search/pipeline/search_intervention_pipeline
{
"request_processors": [
{
"query_rewrite": {}
}
]
}

指定搜索管道，然后根据关键字查询。

GET /index-test-2/_search?search_pipeline=search_intervention_pipeline
{
"query": {
"match": {
"name": "水"
}
}
}

从返回结果中得到的排名为：XX矿泉水 > 水库鱼头 > 卤水豆腐。

最近更新时间：2026.03.20 16:27:41

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