OpenSearch LLM智能问答这里的score是怎么算的呢？

在OpenSearch LLM智能问答中，分数（Score）的计算通常涉及到多个因素。首先，对于每个候选答案，都会有一个基于其与查询的相关性计算的得分。这个相关性得分可能是基于词频、语义相似度、上下文关联性等因素计算得出的。然后，这些得分可能会被进一步处理，例如通过加权平均、归一化或其他方式，以得到最终的答案排名。

具体来说，在LLM智能问答版中，分数的计算可能涉及到以下几个步骤：

1. 查询向量化：首先，查询会被转换为向量表示，这通常是通过预训练的语言模型实现的。

2. 文档向量化：然后，每个候选答案也会被转换为向量表示。

3. 相似度计算：接下来，会计算查询向量和每个候选答案向量之间的相似度。这通常是通过余弦相似度、欧氏距离或其他相似度度量方法实现的。

4. 分数排序：最后，会根据相似度得分对候选答案进行排序，得分最高的答案将被选为最佳答案。

需要注意的是，这个过程可能会根据具体的实现和应用场景有所不同。如果您需要更详细的分数计算方法，建议您查阅相关文档或联系技术支持获取详细信息。

OpenSearch LLM智能问答的得分计算方法主要基于LLM模型与行业领先的NLP模型。具体的计算细节可能涉及到模型的内部参数和算法，这些通常是不公开的。简单来说，分数的高低代表了机器人对用户问题的理解程度或者说是答案的可靠性。分数越高，表示机器人对问题的理解越准确，答案的可信度也越高。

这个是您这边自行定义的，如果基于score排序的需求，可以直接设置文档的分数，并在formula里面设置排序公式；如果没有排序需求，也可以不设置score。导入数据的时候这个字段可以不填 ，此回答整理自钉群“OpenSearch LLM智能问答版用户交流群”