ElasticSearch：如果文档中存在字段，则在script_score函数内执行余弦相似度

问题描述

我正在尝试在script_score函数中使用余弦相似度。当我要衡量相似性的文档中缺少密集矢量字段时，查询中断。

我花了很多时间搜索如何检查文档中是否存在该字段，但是无法成功。

我尝试过：

1. 使用doc ['field_name'] == null
检查
2. 使用doc ['field_name']。size（）== 0进行检查
3. 使用doc ['field_name']。value == null
检查

我正在使用的查询是

form

我遇到以下错误

POST /sidx-4111c0fc-a8ba-523c-9851-34a2b803643b/_search/
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "bool": {
          "must": {
            "multi_match": {
              "query": "nri customer bank loan","fields": [],"fuzziness": "AUTO"
            }
          }
        }
      },"functions": [
        {
          "script_score": {
            "script": {
              "source": "double score =0; score = doc['dense_vector_field'] == null ?0: cosinesimilarity(params.qv,'dense_vector_field'); if(score>=0.8 && score<=1.0){return 10000+score;} else if(score>=0.60 && score<0.80){return score+1000;} else{return score+100}","params": {
                "qv": [1,1,1]
              }
            }
          }
        }
      ],"boost_mode": "sum"
    }
  }
}

有人可以帮我吗

解决方法

您还可以调用doc.containsKey('dense_vector_field')，它返回一个布尔值。

在相关说明中，当参数中唯一的键为params.queryVector时为什么还要访问qv？