Milvus - 混合搜索和重排策略详解

在AI驱动的搜索系统中，如何有效地结合多模态的向量数据是关键。Milvus 的 hybrid_search() API 提供了这种混合搜索的功能，支持通过多种重排策略来进一步优化搜索结果。这篇文章将详细介绍 Milvus 中重排的过程、其重要性以及如何实现不同的重排策略。

什么是重排？

重排（Reranking）是混合搜索中的一个关键步骤，它用于整合多个向量场的结果，以确保最终输出具有相关性和优先级。当前 Milvus 提供两种重排策略：

WeightedRanker - 基于权重分配，通过计算加权平均值来合并不同向量场的搜索结果。
RRFRanker - 基于互易等级融合 (Reciprocal Rank Fusion, RRF)，通过倒数计算排名融合，以平衡每个向量字段的影响。

以下内容将详细介绍这两种策略的原理、使用场景及代码示例。

WeightedRanker：加权评分

当需要根据向量字段的重要性优先排序结果时，可以使用 WeightedRanker。例如，在多模态搜索中，可能需要将文本描述权重设置得比图像特征更高，以反映其更大的重要性。

基本流程：

收集分数：在检索过程中收集来自不同向量检索路径的得分。
分数归一化：将每条路径的得分归一化为 [0,1]。因为不同度量方法的分数分布差异很大，如 IP 的距离范围为 [-∞,+∞]，L2 为 [0,+∞]。Milvus 使用 arctan 函数将分数归一化，以确保不同度量的标准化。
```
arctan-function
```
权重分配：根据每个字段的重要性分配权重 w𝑖，取值范围为 [0,1]。用户定义的权重通常反映了数据源的相关性或可靠性。
分数融合：最终分数通过加权平均值计算得出。结果会根据这些分数进行排序，从而生成最终的优先级顺序。

代码示例：

假设我们在 Milvus 中有两个向量字段，例如图像特征（image_embedding）和文本描述特征（text_embedding），并希望在搜索结果中将文本描述的权重设置得比图像特征更高。可以通过 WeightedRanker 实现这一需求。

from pymilvus import Collection, WeightedRanker, AnnSearchRequest

# 假设我们已经创建了 collection
collection = Collection("example_collection")

# 1. 创建两个 AnnSearchRequest 实例
# 图像特征的搜索请求
image_search_request = AnnSearchRequest(
    field_name="image_embedding",
    query_vectors=[[0.1, 0.2, 0.3, ...]],  # 替换为实际的查询向量
    metric_type="L2",
    top_k=10
)

# 文本特征的搜索请求
text_search_request = AnnSearchRequest(
    field_name="text_embedding",
    query_vectors=[[0.5, 0.6, 0.7, ...]],  # 替换为实际的查询向量
    metric_type="IP",
    top_k=10
)

# 2. 定义 WeightedRanker，指定各个向量字段的权重
# 这里给文本描述较高的权重 0.8，图像特征较低的权重 0.7
weighted_ranker = WeightedRanker(0.7, 0.8)

# 3. 使用 collection 的 hybrid_search 方法执行搜索并应用 WeightedRanker
results = collection.hybrid_search(
    search_requests=[image_search_request, text_search_request],
    ranker=weighted_ranker
)

# 打印最终结果
print("WeightedRanker 搜索结果:")
for result in results:
    print(result)

在这个示例中，WeightedRanker(0.7, 0.8) 表示对两个向量字段的搜索结果进行加权，分别为图像特征 0.7 和文本特征 0.8。更高的权重会使该字段在最终排序中更加突出。

RRFRanker：互易等级融合

RRFRanker 基于 RRF 算法，通过排名的倒数来融合排名列表。在没有明确优先级或需要平衡所有向量场影响时，RRF 是非常有效的重排策略。

基本流程：

收集排名：在检索过程中，跨多个向量字段检索并对结果进行排序。
排名融合：RRF 算法使用如下公式对每个检索器的排名进行权衡和合并：
```
rrf-ranker
```
其中，𝑁 表示不同检索路径的数量，rank𝑖(𝑑) 是第 𝑖 个检索器对文档𝑑 的排名位置，𝑘 是平滑参数（默认设置为 60）。
综合排名：RRF 综合每个检索器的排名并重新排序，得到最终的排序结果。

代码示例：

RRFRanker 是一种无需指定权重的重排策略，适合在不确定字段优先级的情况下使用。RRFRanker 会根据各个搜索请求的倒数排名进行综合排序。

from pymilvus import Collection, RRFRanker, AnnSearchRequest

# 假设我们已经创建了 collection
collection = Collection("example_collection")

# 1. 创建两个 AnnSearchRequest 实例
# 图像特征的搜索请求
image_search_request = AnnSearchRequest(
    field_name="image_embedding",
    query_vectors=[[0.1, 0.2, 0.3, ...]],  # 替换为实际的查询向量
    metric_type="L2",
    top_k=10
)

# 文本特征的搜索请求
text_search_request = AnnSearchRequest(
    field_name="text_embedding",
    query_vectors=[[0.5, 0.6, 0.7, ...]],  # 替换为实际的查询向量
    metric_type="IP",
    top_k=10
)

# 2. 定义 RRFRanker 实例（可选 k 值）
rrf_ranker = RRFRanker(k=60)  # 平滑参数默认为 60，可调整

# 3. 使用 collection 的 hybrid_search 方法执行搜索并应用 RRFRanker
results = collection.hybrid_search(
    search_requests=[image_search_request, text_search_request],
    ranker=rrf_ranker
)

# 打印最终结果
print("RRFRanker 搜索结果:")
for result in results:
    print(result)