全文搜索中的 Boosting 是一种调整文档相关性评分的技术，用于优先处理特定字段、词项或条件。执行搜索查询时，搜索引擎会根据词频、字段长度和邻近度等因素计算每个文档的相关性评分。Boosting 允许开发者增加计算中某些标准的权重，确保符合这些标准的文档在结果中排名更高。例如，在“title”字段中包含匹配词项的文档可能会比该词项仅出现在“description”字段中的文档获得更高的评分。
一个常见的用例是字段级别的 boosting。假设您正在构建一个产品搜索，其中产品名称中的匹配比评论中的匹配更重要。您可以在查询构建期间为 name 字段分配更高的 boost。在 Elasticsearch 中，这可能看起来像一个指定 name^3（boost 因子为 3）和 reviews（默认 boost 因子为 1）的查询。类似地，词项级别的 boosting 允许您优先处理特定的关键词。例如，使用 iPhone^2 搜索 apple 会将包含“iPhone”的文档排名高于仅提及“apple”的文档。Boosting 还可以应用于像新近度这样的条件——例如，使用自定义评分函数为较新的文档提供相关性提升。
开发者应注意平衡 boost，以避免结果偏差。过度提升某个字段或词项可能会主导评分，将不相关的文档推到顶部。例如，过度提升像 tags 这样很少使用的字段可能会覆盖主内容中更有意义的匹配。Boost 可以静态应用（在索引时，通过字段映射）或动态应用（在查询时，以提高灵活性）。虽然静态 boost 提高了查询性能，但动态 boost 允许在运行时调整而无需重新索引。使用真实世界的查询进行测试并监控结果质量对于有效微调 boost 至关重要。
