查询语义理解
分词是影响搜索效果的最基础的模块。开放搜索集成了教育搜题行业专属的教育分词器，同时在此基础之上用户还可上传自己的分词词条定制个性化的分词器。
类目预测
搜题应用：
1.结合输⼊的图⽚信息和OCR识别之后的结果预测输⼊题⽬的学科类别、题目类型；
2.预测各⽂本⽚段的字段类型(题干描述、选项等)；
排序定制
系统开放了两阶段排序过程：基础排序和业务排序，即粗排和精排；
基础排序即是海选，从检索结果中快速找到质量高的文档，取出TOP N个结果再按照精排进行精细算分，最终返回最优的结果给用户。为了实现更细粒度的排序效果，结合排序表达式（Ranking Formula）可以为应用自定义搜索结果排序方式
多路搜索
开放搜索的多路搜索功能结合了文本搜索和向量搜索，做到了搜索延迟和计算消耗低于OR逻辑情况下更高的准确性，并在搜题场景已经得到有效验证。多路召回架构还可以使用到：图片向量召回、公式召回、个性化召回等场景中。
查询语义理解
分词是影响搜索效果的最基础的模块。开放搜索集成了教育搜题行业专属的教育分词器，同时在此基础之上用户还可上传自己的分词词条定制个性化的分词器。
类目预测
搜题应用：
1.结合输⼊的图⽚信息和OCR识别之后的结果预测输⼊题⽬的学科类别、题目类型；
2.预测各⽂本⽚段的字段类型(题干描述、选项等)；
排序定制
系统开放了两阶段排序过程：基础排序和业务排序，即粗排和精排；
基础排序即是海选，从检索结果中快速找到质量高的文档，取出TOP N个结果再按照精排进行精细算分，最终返回最优的结果给用户。为了实现更细粒度的排序效果，结合排序表达式（Ranking Formula）可以为应用自定义搜索结果排序方式
多路搜索
开放搜索的多路搜索功能结合了文本搜索和向量搜索，做到了搜索延迟和计算消耗低于OR逻辑情况下更高的准确性，并在搜题场景已经得到有效验证。多路召回架构还可以使用到：图片向量召回、公式召回、个性化召回等场景中。