如何借助Elasticsearch的Okapi BM25分数对Gremlin查询结果排序？

一、Gremlin原生支持现状 #

TinkerPop本身没有直接将Elasticsearch的BM25相关度分数暴露到Gremlin遍历语法中，也没有内置机制允许你直接在Gremlin语句里指定属性boost权重并按BM25排序。目前官方提供的indexQuery()确实是直接调用底层Elasticsearch查询的常规方式，但如果要在Gremlin遍历流内完成需求，需要通过自定义扩展实现。

二、通过自定义TraversalStrategy/步骤实现排序逻辑 #

你可以通过自定义Gremlin步骤或TraversalStrategy来注入BM25分数计算逻辑，具体步骤如下：

1. 配置Elasticsearch混合索引的属性boost #

先确保创建索引时为目标属性设置好对应的boost权重，示例配置（Java）：

ElasticSearchIndex textIndex = graph.createIndex("vertex-text-index", Vertex.class, 
    new ElasticSearchIndex.Options()
        .setMapping("{\"properties\": {" +
            "\"Name\": {\"type\": \"text\", \"boost\": 5.0}," +
            "\"Topic\": {\"type\": \"text\", \"boost\": 4.0}," +
            "\"Desc\": {\"type\": \"text\", \"boost\": 1.0}" +
        "}}")
        .setIncludeLabels("TargetVertex"));

2. 自定义Gremlin步骤获取BM25分数 #

创建一个自定义步骤（比如withBM25Score），该步骤会向Elasticsearch发起查询，获取每个顶点的BM25分数并携带到遍历流中：

public class BM25ScoreStep<S> extends AbstractStep<S, Map<String, Object>> {
    private final String searchQuery;
    private final ElasticsearchClient esClient;

    public BM25ScoreStep(Traversal.Admin traversal, String query, ElasticsearchClient client) {
        super(traversal);
        this.searchQuery = query;
        this.esClient = client;
    }

    @Override
    protected Map<String, Object> processNextStart() {
        Traverser.Admin<S> traverser = this.getNextStart();
        Vertex vertex = (Vertex) traverser.get();
        
        // 调用ES客户端查询当前顶点的BM25分数
        float bm25Score = esClient.getVertexScore(vertex.id().toString(), searchQuery);
        
        Map<String, Object> result = new HashMap<>();
        result.put("vertex", vertex);
        result.put("bm25Score", bm25Score);
        return result;
    }
}

3. 注册自定义步骤到TraversalStrategy #

将自定义步骤整合到Gremlin的遍历策略中，使其可以在Gremlin语句中调用：

TraversalStrategies strategies = graph.traversalStrategies();
strategies.addStrategy(new AbstractTraversalStrategy() {
    @Override
    public void apply(Traversal.Admin<?, ?> traversal) {
        // 为自定义步骤绑定ES客户端资源
        traversal.getSteps().stream()
            .filter(step -> step instanceof BM25ScoreStep)
            .forEach(step -> {
                // 这里可注入ES客户端实例
            });
    }
});

4. 在Gremlin中使用自定义逻辑排序 #

完成注册后，就可以在Gremlin遍历中直接调用自定义步骤，获取分数并排序：

g.V().hasLabel('TargetVertex')
    .withBM25Score("your search keywords")
    .order().by('bm25Score', desc)
    .select('vertex')

三、低成本替代方案：预存储BM25分数 #

如果自定义扩展的成本过高，可在数据写入/更新时，预先计算顶点针对固定查询的BM25分数，将其存储为顶点的数值属性（比如bm25_score），之后在Gremlin中直接按该属性排序。但这种方式仅适用于查询模式固定的场景，动态查询还是自定义步骤更灵活。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Michael Klimenko