多路搜索

核心概念

• 多路查询 (Multi-Path)：在一次搜索请求中，并行执行多个独立的查询（每一路称为一个 path）。系统会对所有 path 返回的文档进行去重、合并和统一排序，最终返回一个结果列表。

• 查询组 (Query Group)：priority（优先级）相同的 path 组成一个查询组。组内的 path 共享召回配额（quota）。例如，一个组内有 A 和 B 两路查询，quota 均为 100。若 A 路实际只召回了 70 个文档，则剩余的 30 个 quota 可被 B 路使用，使 B 路最多可召回 130 个文档。

• 衍生向量搜索 (Derived Vector Search)：当某一路文本查询匹配到控制台配置的查询分析-文本向量化配置规则时，系统会自动衍生出新的一路向量查询。该衍生查询的 priority 与其父文本路相同，quota 默认为 0（即共享父文本路的 quota）。

请求方法

POST

URL

/v3/openapi/apps/$app_name/multi-path-search

请求参数

请求体是一个 JSON 对象，包含一个 queries 数组（定义了每一路查询）和其他全局请求参数。

全局请求参数

queries 数组成员对象参数

queries 数组中的每个 JSON 对象代表一路独立的查询。

代码示例

请求示例

以下示例演示了一个包含 3 路查询的请求：

• main 路径：最高优先级，使用 sys_title 查询分析规则。

• sub 路径：次高优先级，不使用查询分析规则。

• main/vector路径：由于在main路径中的查询分析规则中进行了文本向量化操作，因此衍生出了一路向量搜索。

{
    "queries": [
        {
            "query": "title:'AI'",
            "path": "sub",
            "priority": 2,
            "quota": 100,
            "qp": ""
        },
        {
            "query": "title:'OpenSearch'",
            "path": "main",
            "priority": 1,
            "quota": 100,
            "qp": "sys_title"
        }
    ],
    "raw_query": "OpenSearch",
    "start": 0,
    "hit": 10,
    "format": "fulljson",
    "trace": "debug",
    "rank_trace": "info",
    "unified_rank_type": "rrf",
    "unified_rank_size": 1000,
    "fetch_fields": "title",
    "user_id": "123",
    "vector_search": {
        "vector": {
            "top_n": 100,
            "namespaces": [],
            "threshold": 0.5,
            "search_params": {
                "qc_scan_ratio": 0.01
            }
        }
    }
}

返回示例

{
    "errors": [
        {
            "code": 2112,
            "message": "Specified index not in query:text_relevance(title,default,true)"
        }
    ],
    "ops_request_misc": "%7B%22request%5Fid%22%3A%22176129335716862423300005%22%2C%22scm%22%3A%2220140713.120141928..%22%7D",
    "request_id": "176129335716862423300005",
    "result": {
        "compute_cost": [
            {
                "index_name": "test",
                "value": 13.73
            }
        ],
        "facet": [],
        "items": [
            {
                "attribute": {
                    "pk": [
                        "120142134_1"
                    ]
                },
                "fields": {
                    "title": "OpenSearch-行业算法版"
                },
                "property": {},
                "sortExprValues": [
                    "0.0327869"
                ],
                "tracerInfo": "begin search path[main] rank trace:\nend search path[main] rank trace.\n\nbegin search path[main/vector] rank trace:\nend search path[main/vector] rank trace.\n",
                "variableValue": {}
            },
            {
                "attribute": {
                    "pk": [
                        "120142134_2"
                    ]
                },
                "fields": {
                    "title": "OpenSearch-召回引擎版"
                },
                "property": {},
                "sortExprValues": [
                    "0.0322581"
                ],
                "tracerInfo": "begin search path[main] rank trace:\nend search path[main] rank trace.\n\nbegin search path[main/vector] rank trace:\nend search path[main/vector] rank trace.\n",
                "variableValue": {}
            },
            {
                "attribute": {
                    "pk": [
                        "120142134_3"
                    ]
                },
                "fields": {
                    "title": "AI搜索开放平台"
                },
                "property": {},
                "sortExprValues": [
                    "0.0163934"
                ],
                "tracerInfo": "begin search path[sub] rank trace:\nend search path[sub] rank trace.\n",
                "variableValue": {}
            }
        ],
        "num": 3,
        "searchtime": 0.085292,
        "total": 3,
        "viewtotal": 3
    },
    "status": "OK",
    "tracer": ""
}

返回参数

• searchtime：指引擎耗时，单位为秒。

• total、viewtotal、num区别：total为一次查询（不考虑config子句）引擎中符合条件的结果数（在结果数较多情况下，该值会做优化），但考虑到性能及相关性，引擎最多会返回viewtotal个结果。如果需要翻页的话，要求start+hit必须要小于viewtotal，total一般用来做展示。num为本次查询请求（受限于config子句的start及hit）实际返回的条目，不会超过hit值。

• compute_cost：是一个只有一个map元素的数组，其中index_name表示应用ID，value表示本次查询消耗的LCU。

• items：包含查询召回数据信息，其中fields为搜索召回内容。

• variableValue：表示自定义参数返回结果，如获取distance距离值，variableValue 节点只有在config子句的format为xml或者fulljson时才能展现出来，json格式默认不展示。

• sortExprValues： 表示对应文档排序分。

• facet：用于存放Aggregate子句返回的信息。

• array字段类型：通过JSON和fulljson格式返回，数据之间通过\t分割，如果通过xml格式返回，通过空格分割

多路查询处理流程

1. 多路并行查询：并行处理请求中的每个query，根据每路query的quota，计算每路召回的个数（默认是quota个，最大不超过5000），将query发送给引擎，拿到每路的doc id候选集。

2. 挑选候选集：按照priority依次从每路中挑选不超过quota个doc，如果挑选总量超过unified_rank_size则停止挑选。

3. 候选集排序：

   1. 如果unified_rank_type=cava_script, 则将所有doc id发给引擎进行排序；

   2. 如果unified_rank_type=rrf，则直接通过rrf算法排序；

   3. 如果unified_rank_type=none，则跳过重排阶段。

4. 返回结果：

   1. 如果进行了重排，根据start和hit，选择指定范围的doc作为结果集，如果没有进行重排，即unified_rank_type=none，则将整个候选集作为结果集（忽略start和hit参数）；

      重要

      当 unified_rank_type 设置为 none 时，系统将跳过统一排序阶段，并忽略 start 和 hit 分页参数，直接返回构建的完整候选集。该模式可能导致返回大量数据，建议仅在需要在OpenSearch外部实现排序逻辑时使用。

   2. 将结果集的doc id发送给引擎获取完整doc返回给用户。

限制说明

• 功能限制：不支持聚合（aggregation）、打散（distinct）和飘红（highlighting）功能。

• 路数限制：单次请求最多支持 5 路召回（衍生向量搜索不单独计入路数）。

• 应用类型限制：该功能仅限独享型应用。

• 召回数量限制：多路并行查询时，每路从引擎召回的候选集文档数量最大不超过 5000 个。