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dsSchoolBuddy/ElasticSearch/T2_BgeM3.py

@@ -78,35 +78,21 @@ if len(results) > 1:
         response.raise_for_status()  # 检查请求是否成功
         rerank_result = response.json()
 
-        # 打印完整响应以调试
+        # 处理重排结果，提取relevance_score
-        print("重排API响应:", json.dumps(rerank_result, ensure_ascii=False, indent=2))
-
-        # 尝试提取分数，兼容不同的字段名称
         if "results" in rerank_result:
-            # 处理BAAI/bge-reranker-v2-m3模型的响应格式
             for item in rerank_result["results"]:
                 doc_idx = item.get("index")
-                # 尝试不同的分数字段名称
+                score = item.get("relevance_score", 0.0)
-                score = item.get("score", item.get("relevance_score", 0.0))
-                if 0 <= doc_idx < len(results):
-                    reranked_docs_with_scores.append((results[doc_idx], score))
-        elif "rankings" in rerank_result:
-            # 处理其他可能的响应格式
-            for item in rerank_result["rankings"]:
-                doc_idx = item.get("index")
-                score = item.get("score", item.get("relevance_score", 0.0))
                 if 0 <= doc_idx < len(results):
                     reranked_docs_with_scores.append((results[doc_idx], score))
         else:
             print("警告: 无法识别重排API响应格式")
-            # 使用原始结果，分数设为0.0
             reranked_docs_with_scores = [(doc, 0.0) for doc in results]
 
         print("重排后结果数量：", len(reranked_docs_with_scores))
     except Exception as e:
         print(f"重排模型调用失败: {e}")
         print("将使用原始搜索结果")
-        # 使用原始结果，分数设为0.0
         reranked_docs_with_scores = [(doc, 0.0) for doc in results]
 else:
     # 只有一个结果，无需重排