如何在 Haystack 中执行多字段搜索？

要在 Haystack 中执行多字段搜索，您可以使用配置为同时跨多个字段进行查询的文档存储和检索器。 Haystack 通过 Elasticsearch 或 OpenSearch 等文档存储来支持这一点，这些文档存储处理具有多个字段的结构化数据。 索引文档时，您可以定义字段，例如 title、content 或 author。 在检索期间，您可以使用检索器中的 search_fields 等参数来指定要搜索的字段。 例如，使用 ElasticsearchRetriever，您可以设置 search_fields=["title", "content"] 来搜索这两个字段。 这种方法结合了来自所有指定字段的结果，使用底层搜索引擎的评分机制对匹配项进行排名。

您可以使用特定于字段的提升和查询逻辑来自定义搜索行为。 提升（例如，title^2）优先考虑某些字段中的匹配项 - 当某些字段比其他字段更相关时很有用。 例如，标题匹配可能比正文文本匹配的权重更高。 此外，您可以使用查询字符串中的 AND 或 OR 等运算符来控制术语的组合方式。 如果使用 Elasticsearch，请利用其 查询字符串语法 来定义复杂的逻辑，例如 (title:"database" AND content:"search")。 对于非文本字段（如日期或数字），请确保它们在文档存储中正确映射，以便能够进行范围查询或与文本搜索一起进行过滤。

实际实施涉及三个步骤

1. 在索引期间定义字段：添加文档时，请包含元数据，例如 author 或 date 以及主 content。
2. 配置检索器：使用 ElasticsearchRetriever(search_fields=["title^3", "content", "author"]) 进行带提升的搜索。
3. 执行查询：将查询字符串传递给检索器的 retrieve() 方法。 例如，跨 title 和 content 搜索 "machine learning" 可能会返回其中任何一个字段包含该术语的文档，其中标题的得分较高。 使用不同的字段组合和提升进行测试有助于优化相关性。 如果性能至关重要，则可以调整索引设置（例如，分析器、n-gram）以提高速度和准确性。 始终使用 Haystack 的评估工具验证结果，以确保多字段设置满足您的要求。