Elastic Rerank：提升文本搜索的新锐语义重新排序模型

Elastic Rerank：提升文本搜索的新锐语义重新排序模型

一、Elastic Rerank模型概述

1.1 Elastic Rerank的引入

Elastic Rerank是Elastic公司推出的一款新的语义重新排序模型，旨在通过深度语义理解提升搜索结果的相关性。该模型的引入是为了降低实现高质量文本搜索的标准，使开发者能够以更少的资源消耗实现更高的搜索效能。

1.2 模型的目标与优势

Elastic Rerank模型的核心目标是优化文本搜索的效果，提升用户的检索体验。它基于DeBERTa v3模型构建，并通过对多样化数据集的提炼进行了微调，展现出在处理复杂查询时的显著优势。相比传统的BM25等检索方法，Elastic Rerank在推理成本函数的质量方面提供了一些显着优势。

二、Elastic Rerank的技术架构

2.1 跨编码器架构

Elastic Rerank采用的是跨编码器架构，这种架构能够在检索保留的基础上，通过重新排序进一步提升相关性。跨编码器模型集合的提炼使得Elastic Rerank在相关性方面明显更胜一筹，甚至与更大的模型相当。

2.2 训练策略

Elastic Rerank利用了一种新颖的训练策略，通过多阶段的微调过程，吸取了大量开源QA数据集和自然对数据集的优势，不断提高其性能。

三、Elastic Rerank的性能表现

3.1 性能对比

在BEIR对前100个BM25检索文档进行重新排序的平均nDCG@10测试中，Elastic Rerank模型表现出色，其性能优于其他明显更大的重新排名模型。在MTEB(Multilingual Text Embedding Benchmark)上展现出不俗的表现，平均相关性提升率达39%。

3.2 参数效率

Elastic Rerank在相关性方面明显更胜一筹，它使用的参数比竞争模型少得多。这使得开发者在使用时可以实现更高的效能与更低的资源消耗。

四、Elastic Rerank的实际应用

4.1 易于集成

Elastic Rerank模型不仅具有出色的性能和成本特性，Elastic还使其非常易于使用，以提高词汇搜索的相关性。开发者可以将Inference API与text_similarity_reranker检索器结合使用Elastic Rerank，每个搜索请求都可以处理完整的混合搜索查询，并在一个简单的_search查询中对结果集进行重新排序。

4.2 创建Inference Endpoint

在Kibana的Dev Console中，可以通过简单的API调用来创建Elastic Rerank的Inference Endpoint，自动下载并部署模型。

PUT _inference/rerank/my-rerank-model
{
     "service": "elasticsearch",
     "service_settings": {
       "adaptive_allocations": {
         "enabled": true,
         "min_number_of_allocations": 1,
         "max_number_of_allocations": 10
       },
       "num_threads": 1,
       "model_id": ".rerank-v1"
     }
}

4.3 混合搜索查询示例

Elastic Rerank可以与ELSER等语义搜索模型结合使用，通过RRF（倒数排名融合）提高相关性。以下是一个使用Elastic Rerank进行混合搜索查询的示例：

GET retrievers_example/_search
{
  "retriever": {
    "text_similarity_reranker": {
      "retriever": {
        "rrf": {
          "retrievers": [
            {
              "standard": {
                "query": {
                  "match": {
                    "text": "What is the capital of the USA?"
                  }
                }
              }
            }
          ],
          "rank_window_size": 10,
          "rank_constant": 1
        }
      },
      "field": "text",
      "inference_id": "elastic-rerank",
      "inference_text": "Which show continues the awesomeness of Karate Kid, the 1984 movie?"
    }
  },
  "_source": ["text", "topic"]
}

五、总结

Elastic Rerank模型的推出，为文本搜索领域带来了新的技术突破。它通过跨编码器架构和精心设计的训练策略，实现了在保持低推理成本的同时，显著提升搜索结果的相关性。Elastic Rerank的易用性和灵活性，使其能够快速集成到现有的搜索应用中，为开发者提供了一个强大的工具，以优化和提升他们的搜索解决方案。随着Elastic Rerank在Elastic Stack 8.17+版本的技术预览版中提供，我们期待它在未来的搜索技术发展中发挥更大的作用。