$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 Project Settings mediante. Para obtener más información, consulte Habilitar o deshabilitar la reclasificación nativa.

Limitaciones

No puedes usar la etapa $rerank:

• Para implementaciones autogestionadas o de Atlas Local.

• Para $rankFusion o tuberías de $scoreFusion entrada.

• Para consultas sobre una vista.

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

Comportamiento

$rerank puede aparecer en cualquier parte del flujo de procesamiento. Sin embargo, MongoDB recomienda usar $rerank después de una etapa como $search o $vectorSearch que ya devuelva documentos relevantes ordenados.

$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 lo siguiente:

• $set etapa para establecer los campos faltantes como una cadena vacía.

• $match etapa para filtrar los documentos a los que les faltan campos.

Query

El query.text campo 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 consulta y el contenido de cada documento en la posición especificada.path Para la mayoría de los casos de uso, establezca $rerank.query.text con el mismo texto $search o uno similar al de la consulta de la $vectorSearch posición o 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 $rerank etapa puede ser computacionalmente costosa, dependiendo del tamaño de la entrada, como los campos a reordenar, la cantidad de documentos a reordenar y el texto de la consulta. $rerank procesa consultas y documentos conjuntamente en el momento de la consulta. Por lo tanto, $rerank podría ser más lento que la búsqueda de relevancia impulsada por un índice, como los índices para o. Para equilibrar $search $vectorSearchla precisión y el rendimiento, configure numDocsToRerank y path para limitar el tamaño de la entrada. no ejecuta modelos de reordenamiento de Voyage AI en los recursos de su clúster$rerank Atlas.

$rerank Es más adecuado para cargas de trabajo donde la calidad de recuperación tiene prioridad sobre la latencia ultrabaja, como RAG y las aplicaciones de IA agente. Para cargas de trabajo que requieren una latencia ultrabaja, MongoDB recomienda usar una etapa de búsqueda basada en índices como $search o $vectorSearch.