Het ontwikkelen van een op maat gemaakt relevantiescore-algoritme voor OpenSearch om de trefwoordrelevantie te verbeteren is een goede aanpak. Hier zijn enkele stappen en overwegingen om dit te realiseren: 1. Begrijp de bestaande scoring: - BM25 is een sterke basis, maar kan worden aangevuld met aangepaste factoren. 2. Definieer je criteria: - Trefwoord relevantie: prioriteit geven aan documenten die het meest overeenkomen met de zoektermen. 3. Implementatie van aangepaste scoring: - Gebruik OpenSearch's script scoring (bijvoorbeeld via de _script_score query) om een aangepaste score te berekenen. - Voorbeeld van een script dat trefwoord relevantie benadrukt: ```json { "query": { "function_score": { "query": { "match": { "jouw_veld": "zoekterm" } }, "script_score": { "script": { "source": """ double score = _score; if (doc['jouw_veld'].value.contains(params.zoekterm)) { score += 10; // Extra gewicht voor trefwoordmatch } return score; """, "params": { "zoekterm": "je zoekwoord" } } } } } } ``` - Pas de script aan om te voldoen aan je specifieke trefwoordcriteria. 4. Optimaliseer voor prestaties: - Gebruik eenvoudige scripts en minimaliseer complexe berekeningen. - Beperk het gebruik van scripts indien mogelijk, en test de responsetijd. - Overweeg het gebruik van pre-computed veldwaarden of indexeringstechnieken (bijvoorbeeld een boolean veld dat aangeeft of een trefwoord aanwezig is). 5. Test en benchmark: - Voer tests uit met verschillende datasets en zoekopdrachten. - Monitor de responsetijden en pas je scripts aan om onder de 200ms te blijven. 6. Mogelijke aanvullende technieken: - Gebruik van boosting factoren voor trefwoordrelevantie. - Indexeer speciale veldanalyses (bijvoorbeeld een boolean veld dat aangeeft of het trefwoord aanwezig is) voor snellere scoring. - Overweeg machine learning modellen als je meer complexe relevantiecriteria wilt integreren, mits ze snel genoeg kunnen worden geschaald. 7. Continuer verbetering: - Verzamel gebruikersfeedback en pas je algoritme aan. - Evalueer regelmatig de resultaten en responsetijden. Door deze aanpak te volgen, kun je een aangepaste scoring implementeren die specifiek gericht is op trefwoord relevantie, terwijl je tegelijkertijd de responsetijd onder de 200ms houdt.

Hier is een overzicht voor het ontwikkelen van een op maat gemaakt relevantiescore-algoritme in OpenSearch met uw criteria: ### 1. **Basisprincipes** - Gebruik BM25 als uitgangspunt (standaard in OpenSearch). - Pas de BM25-parameters (`k1`, `b`) aan op basis van uw dataset via A/B-testen. ### 2. **Trefwoordrelevantie Versterken** - **Boost-termijnen**: Gebruik `^` in query's om belangrijke velden of termen te benadrukken, bijvoorbeeld: ```json "query": { "match": { "titel": { "query": "hoofdtrefwoord", "boost": 2.0 } } } ``` - **Function Score Query**: Pas de score dynamisch aan met functies zoals: - `field_value_factor`: Voor scores gebaseerd op velden zoals populariteit. - `script_score`: Voor aangepaste logica (bijv. nabijheid van termen). ### 3. **Prestatie-optimalisatie (Responsetijd < 200ms)** - **Efficiente Indexering**: Zorg voor gepaste mapping (bijv. `keyword` voor exacte matches). - **Caching**: Gebruik OpenSearch-caching voor frequente query's. - **Query-optimalisatie**: Vermijd complexe scripts waar mogelijk; gebruik filters voor niet-scorende criteria. ### 4. **Benchmarks en Tests** - Gebruik tools zoals `opensearch-benchmark` om prestaties te meten. - Test met realistische datasets en queryloads om aan de 200ms-eis te voldoen. ### Voorbeeldquery (Function Score): ```json { "query": { "function_score": { "query": { "match": { "content": "trefwoord" } }, "functions": [ { "filter": { "match": { "categorie": "belangrijk" } }, "weight": 2 } ], "score_mode": "multiply" } } } ``` ### Tips: - Monitor prestaties met OpenSearch Dashboards. - Overweeg een multi-fasebenadering: Eenvoudige query's eerst, gevolgd by complexere scoring voor verfijning. Door deze stappen kunt u de relevantie van resultaten verbeteren terwijl u binnen de responslimiet blijft. Pas de parameters iteratief aan op basis van feedback en metingen.