$rerank Etapa de la canalización de agregación

Requisitos

Para usar $rerank:

• Asegúrese de que su clúster esté ejecutando MongoDB 8.3 o posterior seleccionando Latest version with auto-upgrades en la página Cluster Builder de la interfaz de usuario de Atlas.

• Habilite la reclasificación nativa a través de Project Settings. Para obtener más información, consulte Habilitar o deshabilitar la reclasificación nativa.

Limitaciones

No puedes usar la etapa $rerank:

• Para implementaciones autogestionadas o Atlas Local.

• Para pipeline de entrada $rankFusion o $scoreFusion.

• Para query en una vista.

  Si tiene un índice de MongoDB Search o MongoDB Vector Search en una vista, consulte el índice ejecutando .aggregate() en la colección de origen en lugar de la vista.

Comportamiento

$rerank puede aparecer en cualquier lugar del pipeline. Sin embargo, MongoDB recomienda usar $rerank después de una etapa como $search o $vectorSearch que ya devuelve documentos relevantes en orden clasificado.

$rerank vuelve a clasificar y devuelve los primeros numDocsToRerank documentos que se pasan a la etapa. Si $rerank es la primera etapa, o las etapas anteriores no devuelven resultados ordenados de manera determinista, entonces los documentos utilizados para $rerank podrían cambiar entre consultas.

$rerank devuelve un error si alguno de los campos especificados en path no está presente en uno o más documentos de entrada. Para mitigar esto, utilice el:

• $set etapa para establecer los campos que faltan en una string vacía.

• $match etapa para filtrar documentos donde faltan campos.

Query

El campo query.text determina cómo el modelo de reclasificación puntúa cada documento. El modelo de reclasificación de Voyage especificado calcula una puntuación de relevancia entre el texto de la query y el contenido de cada documento en el path especificado. Para la mayoría de los casos de uso, establezca $rerank.query.text en el mismo texto o en un texto similar al de la query de la etapa $search o $vectorSearch anterior.

Puntuación

Utilice la variable score con la expresión $meta para recuperar la puntuación de cada documento en los resultados de la etapa $rerank.

{
  "$addFields": {
    "rerankScore": { "$meta": "score" }
  }
}

La etapa $rerank reemplaza el valor de $meta: "score" con un nuevo puntaje. Para conservar el valor de una etapa anterior como $rankFusion, puedes proyectar los puntajes en campos con nombre antes de la etapa $rerank.

{
  "$addFields": {
    "originalRankFusionScore": { "$meta": "score" }
  }
},
{
  "$rerank": {
    ...
  }
},
{
  "$addFields": {
    "rerankScore": { "$meta": "score" }
  }
}

Rendimiento y precisión

La etapa $rerank puede ser computacionalmente costosa, dependiendo del tamaño de la entrada, como los campos sobre los que se debe volver a clasificar, la cantidad de documentos que se deben volver a clasificar y el texto de la query. $rerank procesa queries y documentos conjuntamente en el momento de la query. Por lo tanto, $rerank podría ser más lento que la búsqueda de relevancia impulsada por un índice, como los índices para $search o $vectorSearch. Para equilibrar la precisión y el rendimiento, configure numDocsToRerank y path para limitar el tamaño de la entrada. $rerank no ejecuta modelos de reclasificación de Voyage AI en los recursos de su clúster de Atlas.

$rerank es más adecuado para cargas de trabajo en las que se prioriza la calidad de la recuperación sobre la latencia ultrabaja, como las aplicaciones de IA RAG y agentic. Para cargas de trabajo que requieren una latencia ultrabaja, MongoDB recomienda utilizar una etapa de búsqueda basada en índices como $search o $vectorSearch.