要在 LlamaIndex 中自定义评分函数，您需要修改系统评估检索到的文档或数据节点与给定查询的相关性的方式。 LlamaIndex 使用评分函数对结果进行排序，通常通过比较查询和存储数据之间的语义相似性。 自定义涉及创建一个新的评分类，该类实现您的逻辑，然后将其集成到检索管道中。 这允许您根据您的特定用例定制排名行为，例如优先考虑某些元数据字段或组合多个相关性信号。
例如，您可以创建一个自定义评分器，将语义相似性与关键词匹配相结合。 首先，子类化 BaseScorer（或 LlamaIndex 版本中的等效接口）并覆盖 score 方法。 在此方法中，您可以使用向量相似度分数（来自嵌入）和基于 BM25 的关键词分数来计算混合分数。 您可以为每个组件分配权重，例如 final_score = 0.7 * semantic_similarity + 0.3 * keyword_score，以平衡语义相关性和精确匹配相关性。 要集成它，请在初始化查询引擎时将您的评分器传递给 Retriever 配置。 这种方法确保您的自定义逻辑在检索阶段得到应用。
自定义的实际用例包括处理特定领域的术语或平衡时间敏感数据中的新鲜度和相关性。 例如，一个医疗应用程序可能会优先考虑包含精确症状关键词以及语义匹配的文档。 新闻聚合器可以降低较旧文章的分数，同时保持相关性。 测试至关重要——使用查询的验证集来比较您的自定义评分器与默认设置的性能。 像 LlamaIndex 的评估模块这样的工具可以帮助衡量命中率或 MRR（平均倒数排名）等指标。 请记住清楚地记录您的评分逻辑，因为未来的维护者需要了解结果是如何被优先排序的。