text_relevance_llm

前提条件

行业算法版接入AI搜索开放平台

排序模型由AI搜索开放平台提供，如需在行业算法版中使用，需要先接入模型。

语法

text_relevance_llm(service_id, fields)

根据service_id指定的排序模型，计算fields指定的字段内容与原始查询内容（raw_query）之间的文本相关性。

参数：

• service_id: 排序模型的服务ID，以英文双引号包围，如"ops-bge-reranker-larger"。

  已支持的服务ID：

  • ops-bge-reranker-larger：提供基于BGE模型的文档打分服务，可根据query与文档内容的相关性，按分数由高到低对doc进行排序，并输出对应的打分结果。支持中英双语，最大输入token长度512（Query+doc长度）。

  • ops-text-reranker-001：OpenSearch自研重排模型，融合多行业数据集训练，提供高水准的重排服务，可根据Query及doc的语义相关性从高到低对doc进行排序。支持中英双语，最大输入token长度512（Query+doc长度）。

• fields: 需配置为属性字段，类型为LITERAL，以英文双引号包围，多个字段之间以#号拼接，如"title_attr#detail_attr"。

示例

单字字段：

text_relevance_llm("ops-bge-reranker-larger","title_attr")

多个字段：

text_relevance_llm("ops-text-reranker-001","title_attr#detail_attr")

Cava使用方式

请参见TextRelevanceLLM-Cava。