$rerank 集計パイプライン ステージ

要件

$rerankを使用するには、次の手順です。

• クラスターでMongoDB 9.0 以降を実行中いることを確認します。

• Project Settingsを使用してネイティブ再ランク付けを有効にします。詳しくは、ネイティブ再ランク付けを有効または無効にする を参照してください。

rerank-3 モデルと rerank-3-lite モデルには次の追加要件があります。

• M10クラスターは、 MongoDB 以降を実行中専有クラスター（9.0 以上）である必要があります。

これらのモデルのサポート ステータスについては、「 現在のモデル ステータス 」を参照してください。

制限

$rerank ステージは使用できません。

• 自己管理型または Atlas Local 配置の場合。

• $rankFusion または $scoreFusion 入力パイプラインの場合。

• ビューに対するクエリの場合。

  View 上に MongoDB Search または MongoDB Vector Search インデックスがある場合は、View の代わりにソース コレクションで .aggregate() を実行してインデックスをクエリします。

rerank-3 モデルと rerank-3-lite モデルには、次の追加の制限があります。

• MongoDB 9.0 以降を実行中専用クラスター（M10 以上）でのみ使用できます。

• 無料クラスター（M0）または Flex クラスターではまだ使用できません。

動作

$rerank はパイプラインのどこにでも表示できます。ただし、 MongoDB、関連するドキュメントがすでにソートされている順序で返される、$search や $vectorSearch などのステージの後に $rerank を使用することを推奨しています。

$rerank は再ランク付けされ、 ステージに渡される最初の numDocsToRerank ドキュメントを返します。$rerank が最初のステージであるか、その前のステージで明確にソートされた結果が返されない場合、$rerank に使用されるドキュメントはクエリ間で変更される可能性があります。

$rerank path で指定されたフィールドのいずれかが 1 つ以上の入力ドキュメントに存在しない場合、エラーが返されます。これを軽減するには、次のものを使用します。

• $set ステージでは、不足しているフィールドを空のstringに設定します。

• $match ステージでは、フィールドが不足しているドキュメントをフィルターします。

クエリ

query.textフィールドは、リランカーモデルが各ドキュメントをスコア付けする方法を決定します。指定された投票リランカー モデルは、指定された path のクエリテキストと各ドキュメントの内容との間の関連性スコアを計算します。ほとんどのユースケースでは、$rerank.query.text を、前の $search または $vectorSearch ステージのクエリと同じか類似したテキストに設定します。

スコアリング

Use the score variable with the $meta expression to retrieve the score of each document in the results of the $rerank stage.

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

$rerank ステージでは、$meta: "score" の値が新しいスコアに置き換えられます。$rankFusion のように先行するステージの値を保持するには、$rerank ステージの前の名前付きフィールドにスコアをプロジェクトします。

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

パフォーマンスと精度

The $rerank stage can be computationally expensive, depending on the size of the input such as the fields to rerank over, the number of documents to rerank, and the query text. $rerank processes queries and documents jointly at query time. Therefore, $rerank might be slower than relevancy search powered by an index, such as the indexes for $search or $vectorSearch. To balance accuracy and performance, configure numDocsToRerank and path to limit the input size. $rerank does not run Voyage AI reranking models on your Atlas cluster resources.

$rerank RAG やエージェント AI アプリケーションなど、超低レイテンシが優先されるよりも取得品質が優先されるワークロードに最適です。超低レイテンシが必要なワークロードの場合、MongoDB は $search や $vectorSearch のようなインデックスを利用した検索ステージの使用をお勧めします。