결과에서 문서 점수 매기기

사용법

검색 결과에 각 문서의 점수를 포함하려면 집계 파이프라인에서 $project 단계를 사용하세요.

• $search 단계에서 score 필드는 searchScore 값이 필요한 $meta 표현식을 사용합니다. 또한 scoreDetails 필드 $meta 표현식의 searchScoreDetails 값을 지정하여 점수에 대한 자세한 분석을 수행할 수 있습니다.

  참고

  검색 노드를 배포한 경우 다음을 고려합니다.

  • searchScore로 결과를 정렬하는 것은 검색 노드마다 값이 다를 수 있으므로 피하세요.

  • searchScore를 계산하기 위해 호스트는 인덱스에서 아직 제거되지 않은 삭제된 문서를 포함하여 해당 호스트에 존재하는 모든 문서를 고려합니다. 삭제는 각 호스트에서 독립적으로 발생하므로 쿼리가 라우팅되는 호스트에 따라 searchScore에 변화가 생길 수 있습니다.

  검색 노드에서 searchScore에 따라 정렬할 때 페이지 매김을 지원하려면 MongoDB 피드백 엔진에서 이 요청에 대해 찬성 투표를 하세요.

• $vectorSearch 단계에서, score 필드는 $meta 표현식을 사용하며, 이는 vectorSearchScore 값을 필요로 하여 벡터 검색 결과에서 각 문서의 점수를 반환합니다.

1
db.movies.aggregate([
2
  {
3
    "$search": {
4
      "text": {
5
        <operator-specification>
6
      }
7
    }
8
  },
9
  {
10
    "$project": {
11
      "<field-to-include>": 1,
12
      "<field-to-exclude>": 0,
13
      "score": { "$meta": "searchScore" }
14
    }
15
  }
16
])

1
db.movies.aggregate([
2
  {
3
    "$search": {
4
      "text": {
5
        <operator-specification>
6
      },
7
      "scoreDetails": true
8
    }
9
  },
10
  {
11
    "$project": {
12
      "<field-to-include>": 1,
13
      "<field-to-exclude>": 0,
14
      "scoreDetails": { "$meta": "searchScoreDetails" }
15
    }
16
  }
17
])

1
db.movies.aggregate([
2
  {
3
    "$vectorSearch": {
4
      <query-syntax>
5
    }
6
  },
7
  {
8
    "$project": {
9
      "<field-to-include>": 1,
10
      "<field-to-exclude>": 0,
11
      "score": { "$meta": "vectorSearchScore" }
12
    }
13
  }
14
])

행동

반환된 문서에 할당된 점수는 문서 메타데이터의 일부입니다. 집계 파이프라인에서 $project 단계를 사용하여 반환된 각 문서의 점수를 결과 집합과 함께 포함할 수 있습니다. 문서는 가장 높은 점수부터 가장 낮은 점수 순으로 반환됩니다. 문서의 점수에 영향을 미치는 요소는 다음과 같이 다양합니다.

• 문서에서 검색어의 위치입니다.

• 문서에서 검색어의 발생 빈도입니다.

• Atlas Search 쿼리가 사용하는 연산자 또는 분석기의 유형입니다.

Lucene 점수 산정 알고리즘에 대해 더 알고 싶다면 Lucene 문서를 참조하세요.

Tutorials