Mejorar la precisión

Personaliza la puntuación

MongoDB Search asigna una puntuación a cada documento del conjunto de resultados según su relevancia y devuelve los resultados ordenados de mayor a menor puntuación. Para obtener más información, consulte Puntúa los documentos en los resultados.

Al ejecutar tu query de MongoDB Search, puedes ajustar la relevancia de los documentos en los resultados para asegurarte de que los documentos más pertinentes se clasifiquen y aparezcan en la parte superior de los resultados.

Para obtener más información, consulta Cómo personalizar la puntuación de los documentos en los resultados.

Búsqueda híbrida

La búsqueda híbrida combina la búsqueda a texto completo y la búsqueda semántica para garantizar que los resultados sinónimos y contextualmente similares se incluyan en los resultados combinados de ambos métodos de búsqueda para los mismos criterios en la misma query.

Utilice la búsqueda híbrida para los siguientes escenarios:

• Utiliza MongoDB Search (búsqueda de texto completo) para gestionar consultas por palabras clave y clasificar documentos en función de la relevancia midiendo la frecuencia con la que aparece una palabra clave en un documento y en toda la colección de documentos.

• Use MongoDB Vector Search (búsqueda semántica) para recuperar documentos semánticamente similares.

• Combine las puntuaciones de ambos métodos de búsqueda para recuperar resultados más precisos y relevantes.

Para obtener más información, consulta Cómo realizar una búsqueda híbrida.

Búsqueda de sinónimos

La función de búsqueda por sinónimos garantiza que los resultados de tu query incluyan información relevante, incluso si las palabras clave exactas no están presentes en los documentos que buscas.

Cuando realizas una búsqueda de sinónimos, utilizas la colección de mapeo de sinónimos que indexaste y aplicas en el momento de la query.

Para aprender más, se debe consultar Definir asignaciones de sinónimos en el índice de MongoDB Search.

Explica tu búsqueda

MongoDB explain proporciona información sobre cómo se ejecutan las consultas y por qué ciertos documentos se devuelven sobre otros.

Utilice explain en su consulta por las siguientes razones:

• Comprende cómo MongoDB Search calcula los puntajes para tus consultas de búsqueda y los factores que contribuyen a la relevancia de los documentos en los resultados.

• Mejora tu índice y query en función del rendimiento de tus procesos de búsqueda y clasificación.

Para obtener más información, consulte Cómo recuperar el plan del query y las estadísticas de ejecución.

Evalúa tus datos

Para estructurar y dar formato a tus datos para obtener resultados óptimos en tu búsqueda:

• Revisa el esquema de tus documentos para determinar qué campos indexar. Para datos polimórficos, MongoDB Search indexa sólo los documentos que corresponden a las asignaciones especificadas en la definición del índice para ese campo, e ignora los documentos que contienen valores que no son del tipo de dato especificado en la definición del índice para ese campo. Para obtener más información sobre los tipos de campos compatibles y la asignación de campos, consulta Definir asignación de campos.

• Normaliza los datos, si es necesario, para garantizar la coherencia en los campos utilizados para el filtrado y ordenamiento. Por ejemplo, convierte los valores de fecha y hora a un formato estándar, como ISO-8601.

• Analiza la frecuencia de términos comunes en campos clave para determinar el analizador y la estrategia de tokenización que aplicarás. Por ejemplo, algunos términos pueden requerir un tratamiento especial como la derivación o el mapeo de sinónimos. Para obtener más información sobre cómo crear tokens para tus datos con los analizadores de MongoDB Search, consulta Procesar datos con analizadores.

• Analizar el volumen de los datos y planificar escalar. Los conjuntos de datos grandes pueden requerir indexación y particionamiento estratégicos.

Configura tu índice de MongoDB Search

Para configurar tu MongoDB Search índice para que devuelva resultados óptimos para tu búsqueda:

• Seleccione el analizador adecuado para cada campo que desee indexar. Los analizadores combinan filtros con tokenizadores para crear términos indexables que corrigen diferencias en puntuación, mayúsculas, palabras de relleno, etc. Puede elegir analizadores integrados o crear analizadores personalizados. Para obtener más información, consulte Procesar datos con analizadores.

• Cree una colección de sinónimos fuente y defina asignaciones de sinónimos que referencien la colección fuente de sinónimos en su índice de MongoDB Search. Puede utilizar sinónimos para ampliar el alcance de su búsqueda y devolver términos relacionados en los resultados. Para obtener más información, consulta Definir mapeos de sinónimos en tu MongoDB Search Index.

Define tu query de MongoDB Search

Para compilar tu query para devolver resultados óptimos:

• Seleccione la etapa adecuada del pipeline de agregación. Por ejemplo, usa $searchMeta si solo desea recuperar metadatos. Para obtener más información, consulte Etapas de la pipeline.

• Elija un operador óptimo para obtener los resultados relevantes. Por ejemplo, considere el operador compuesto si desea combinar varias cláusulas must shouldcomo,, mustnot en su consulta. Para obtener más información, consulte Operadores y recopiladores.

• Aplica más procesos a los resultados de tu búsqueda usando el soporte para MongoDB Search para ordenar, calificar, agrupar y más.