我正在使用弹性搜索在流程模型之间进行一些相似性比较。核心相似度算法应该专门用于我的流程模型，这意味着，正如我想象的那样，我应该在 elasticsearch 中自定义分数算法。
众所周知，ES中的评分是基于Lucene评分算法的。尽管 Lucene 的 DefaultSimilarity 在大多数情况下都能很好地工作，并且可以使用 ES 中的其他相似性，例如 BM25、DRF，但在我看来，这种定制通常会扩展现有的 Lucene 类或覆盖其方法来更改或禁用某些权重。
就我而言，我想做一些专门的数学运算，它们应该用作评分，并且似乎与基本的 Lucene 评分算法不同。让我困惑的是，我似乎有两种选择，一种是我可以在 ES 中配置自定义评分脚本，另一种是我应该构建自己的 Lucene 评分器。
有人可以就我应该采取哪种方法给我一些建议吗？或者我有什么误解。由于我对 ES 和 Lucene 不是很清楚，也许还有其他一些方法可以解决我的问题，并且更适合我的情况。非常感谢！