要在 Haystack 中自定义搜索结果排名，您可以调整检索策略、修改相关性评分或实施自定义排名逻辑。 Haystack 通过其 pipeline 组件提供灵活性，允许开发人员控制如何检索和排序文档。 主要方法包括修改检索器、使用重新排序器或在您的 pipeline 中创建自定义排名节点。
首先，考虑调整检索器的参数或切换到不同的检索器。 例如，如果使用 EmbeddingRetriever，您可以尝试使用不同的嵌入模型（例如，从 sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 切换到更大的模型）以改进语义匹配。 对于使用 Elasticsearch 的基于 BM25 的检索，可以通过 Elasticsearch 设置调整 BM25 算法中的 k1 和 b 等参数，以优先考虑词频或文档长度规范化。 您还可以使用 JoinDocuments 节点组合多个检索器，以在重新排序之前合并来自稀疏 (BM25) 和密集（嵌入）检索器的结果。
其次，实施一个重新排序器来优化初始结果。 Haystack 支持基于 Transformer 的重新排序器，如 CrossEncoderRanker，它将计算量更大但更准确的评分模型应用于前 N 个初始结果。 例如，在使用 BM25 检索 100 个文档后，您可以使用 Cross-Encoder 模型（如 cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2）重新对前 20 个文档进行排名，以更好地评估相关性。 或者，通过对 BaseRanker 进行子类化来创建一个自定义排名节点，以应用特定于业务的逻辑，例如提升来自首选来源的文档或惩罚过时的内容。
最后，利用 Haystack 的 pipeline 配置进行高级控制。 使用 WeightedRanker 将来自多个检索器的分数与可调整的权重相结合（例如，BM25 权重为 70%，嵌入相似度权重为 30%）。 对于混合搜索，在使用合并之前，使用 document_score_normalization 对来自不同检索器的分数进行规范化。 如果使用 Elasticsearch，请直接在 Haystack 的 ElasticsearchRetriever 中自定义其查询 DSL，以添加自定义评分脚本或 function_score 查询，这些查询包含诸如受欢迎程度或新鲜度之类的元数据。 使用 Haystack 的评估工具监控结果，以根据精确率/召回率指标迭代测试和优化您的排名策略。