我正在使用elasticsearch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过程模型，这意味着，正如我想象的那样，我应该在elasticsearch中定制得分算法。
众所周知，ES中的得分是基于Lucene得分算法。尽管Lucene的DefaultSimilarity在大多数情况下运行良好，并且可以使用ES中的其他相似性，如BM25，DRF，这种自定义通常会扩展现有的Lucene类或者在我看来改变或禁用某些权重的方法。
在我的情况下，我想制作一些应该用作评分的专业数学事物，并且似乎与基础Lucene评分算法不同。令我感到困惑的是，似乎我有两个选择，一个是，我可以在ES中配置自定义评分脚本，另一个是我应该建立自己的Lucene得分手。
有人可以就我应采取的方法给出一些建议吗？或者我有任何误解。由于我不太清楚ES和Lucene，也许还有其他方法可以解决我的问题，更适合我的情况。 非常感谢！