Rank Fusion設定

概要

Fess のRank Fusion機能は、複数の検索結果を統合してより精度の高い検索結果を提供します。

Rank Fusionとは

Rank Fusionは、複数の検索アルゴリズムやスコアリング手法の結果を組み合わせて、単一の最適化されたランキングを生成する技術です。

主な利点：

異なるアルゴリズムの長所を組み合わせる
検索精度の向上
多様な検索結果の提供

対応アルゴリズム

Fess では以下のRank Fusionアルゴリズムをサポートしています：

アルゴリズム	説明
RRF (Reciprocal Rank Fusion)	順位の逆数を使用した融合アルゴリズム
Score Fusion	スコアの正規化と加重平均による融合
Borda Count	投票ベースのランキング融合

RRF (Reciprocal Rank Fusion)

RRFは、各結果の順位の逆数を合計してスコアを計算します。

計算式:

score(d) = Σ 1 / (k + rank(d))

k: 定数パラメーター（デフォルト: 60）
rank(d): ドキュメントdの各検索結果での順位

設定

fess_config.properties

基本設定:

# Rank Fusionの有効化
rank.fusion.enabled=true

# 使用するアルゴリズム
rank.fusion.algorithm=rrf

# RRFのkパラメーター
rank.fusion.rrf.k=60

# 融合対象の検索タイプ
rank.fusion.search.types=keyword,semantic

アルゴリズム別設定

RRF設定:

rank.fusion.algorithm=rrf
rank.fusion.rrf.k=60

Score Fusion設定:

rank.fusion.algorithm=score
rank.fusion.score.normalize=true
rank.fusion.score.weights=0.7,0.3

Borda Count設定:

rank.fusion.algorithm=borda
rank.fusion.borda.top_n=100

ハイブリッド検索との連携

Rank Fusionは、キーワード検索とセマンティック検索を組み合わせたハイブリッド検索で特に効果を発揮します。

設定例

# ハイブリッド検索の有効化
search.hybrid.enabled=true

# キーワード検索とセマンティック検索の結果を融合
rank.fusion.enabled=true
rank.fusion.algorithm=rrf
rank.fusion.rrf.k=60

# 各検索タイプの重み付け
search.hybrid.keyword.weight=0.6
search.hybrid.semantic.weight=0.4

使用例

基本的なハイブリッド検索

キーワード検索でBM25スコアを計算
セマンティック検索でベクトル類似度を計算
RRFで両方の結果を融合
最終的なランキングを生成

検索フロー:

User Query
    ↓
┌──────────────────┬──────────────────┐
│  Keyword Search  │ Semantic Search  │
│    (BM25)        │  (Vector)        │
└────────┬─────────┴────────┬─────────┘
         ↓                  ↓
     Rank List 1        Rank List 2
         └────────┬─────────┘
                  ↓
          Rank Fusion (RRF)
                  ↓
          Final Ranking

カスタムスコアリング

複数のスコア要素を組み合わせる例:

# 基本検索スコア + 日付ブースト + 人気度
rank.fusion.enabled=true
rank.fusion.algorithm=score
rank.fusion.score.factors=relevance,recency,popularity
rank.fusion.score.weights=0.5,0.3,0.2

パフォーマンス考慮事項

メモリ使用量

複数の検索結果を保持するため、メモリ使用量が増加
rank.fusion.max.results で融合対象の最大件数を制限

# 融合対象の最大結果数
rank.fusion.max.results=1000

処理時間

複数の検索を実行するため、レスポンス時間が増加
並列実行による最適化を検討

# 並列実行の有効化
rank.fusion.parallel=true
rank.fusion.thread.pool.size=4

キャッシュ

頻繁なクエリに対してはキャッシュを活用

# Rank Fusion結果のキャッシュ
rank.fusion.cache.enabled=true
rank.fusion.cache.size=1000
rank.fusion.cache.expire=300

トラブルシューティング

検索結果が期待と異なる

症状: Rank Fusion後の結果が期待と異なる

確認事項:

各検索タイプの結果を個別に確認
重み付けが適切か確認
kパラメーターの値を調整

検索が遅い

症状: Rank Fusion有効時に検索が遅くなる

解決方法:

並列実行を有効化:
```
rank.fusion.parallel=true
```
融合対象の結果数を制限:
```
rank.fusion.max.results=500
```
キャッシュを有効化:
```
rank.fusion.cache.enabled=true
```

メモリ不足

症状: OutOfMemoryError が発生する