嘿 @Vybhav448,很高兴看到你回来！准备好使用LlamaIndex进行混合搜索了吗？🕵️‍♂️🦙
要在LlamaIndex中使用llama-index-vector-stores-elasticsearch启用混合搜索，需要在执行查询时将查询模式设置为VectorStoreQueryMode.HYBRID。这种模式结合了基于文本的搜索和向量相似度搜索。以下是如何做到这一点的示例：

from llama_index.vector_stores.elasticsearch import ElasticsearchStore, VectorStoreQuery, VectorStoreQueryMode

# Initialize the vector store
vector_store = ElasticsearchStore(
    index_name=table_name,
    es_url="http://localhost:9200"
)

# Create a VectorStoreQuery object with mode set to HYBRID
query = VectorStoreQuery(
    query_embedding=[1.0, 0.0, 0.0],  # Your query embedding
    query_str="your search text here",  # Your query string for text-based filtering
    similarity_top_k=10,  # Number of top similar items to retrieve
    mode=VectorStoreQueryMode.HYBRID  # Set the query mode to HYBRID
)

# Perform the query
result = vector_store.query(query)

# `result` will contain the top k most similar nodes based on the hybrid query

在这个例子中，检查query.mode是否设置为VectorStoreQueryMode.HYBRID。如果是，则构造Elasticsearch查询以执行文本搜索(在指定的text_field上使用match查询)和向量相似度搜索(在指定的vector_field上使用knn查询)。然后使用Reciprocal Rank Fusion (RRF)方法对结果进行排名，该方法由"rank": {"rrf": {}}指示。
此信息基于在llama-index-integrations/vector_stores/llama-index-vector-stores-elasticsearch/llama_index/vector_stores/elasticsearch/base.py文件中找到的代码。
此外，ElasticsearchStore类在llama_index.vector_stores.elasticsearch模块中确实支持VectorStoreQueryMode.HYBRID模式的查询。这可以通过llama-index-integrations/vector_stores/llama-index-vector-stores-elasticsearch/tests/test_vector_stores_elasticsearch.py文件中的测试函数test_add_to_es_and_hybrid_query得到证明。
希望这对你有所帮助！如果你有任何其他问题，请随时提问。

参考资料

• Add elasticsearch as vector store
• llama-index-integrations/vector_stores/llama-index-vector-stores-elasticsearch/llama_index/vector_stores/elasticsearch/base.py
• llama-index-integrations/vector_stores/llama-index-vector-stores-clickhouse/llama_index/vector_stores/clickhouse/base.py
• llama-index-integrations/vector_stores/llama-index-vector-stores-elasticsearch/tests/test_vector_stores_elasticsearch.py

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为了执行混合搜索，你需要在ElasticsearchStore类中定义retrieval_strategy参数，并创建索引和查询引擎。