$rerank Estágio do pipeline de agregação

Requisitos

Para usar $rerank:

• Certifique-se de que seu cluster esteja executando o MongoDB 9.0 ou posterior.

• Habilite a reclassificação nativa por meio de Project Settings. Para saber mais, consulte Habilitar ou desabilitar a reclassificação nativa.

Os modelos rerank-3 e rerank-3-lite têm os seguintes requisitos adicionais:

• Seu cluster deve ser um cluster dedicado (M10 ou superior) executando o MongoDB 9.0 ou posterior.

Para saber mais sobre o status de suporte desses modelos, consulte Status do modelo atual.

Limitações

Você não pode usar o estágio $rerank:

• Para implantações autogerenciadas ou Atlas Local.

• Para $rankFusion ou pipelines de $scoreFusion entrada.

• Para fazer query sobre uma Visualização.

  Se você tiver um índice MongoDB Search ou MongoDB pesquisa vetorial em uma View, consulte o índice executando .aggregate() na coleção de origem em vez da View.

Os modelos rerank-3 e rerank-3-lite têm as seguintes limitações adicionais:

• Disponível somente em clusters dedicados (M10 ou superior) executando o MongoDB 9.0 ou posterior.

• Ainda não disponível em clusters gratuitos (M0) ou clusters flexíveis.

Comportamento

$rerank pode aparecer em qualquer lugar no pipeline. No entanto, o MongoDB recomenda o uso de $rerank após um estágio como $search ou,$vectorSearch que já retorna documentos relevantes em uma ordem de classificação.

$rerank reclassifica e retorna os primeiros numDocsToRerank documentos que são passados para o estágio. Se $rerank for o primeiro estágio, ou se os estágios anteriores não retornarem resultados classificados deterministicamente, os documentos usados para $rerank poderão mudar entre as queries.

$rerank retorna um erro se algum dos campos especificados em path não estiver presente em um ou mais documentos de entrada. Para mitigar isso, use o:

• $set estágio para definir campos ausentes como uma string vazia.

• $match estágio para filtrar documentos onde os campos estão ausentes.

Query

O query.text campo determina como o modelo de reclassificação pontua cada documento. O modelo de reclassificação Voyage especificado calcula uma pontuação de relevância entre o texto da query e o conteúdo de cada documento no especificado.path Para a maioria dos casos de uso, defina $rerank.query.text para o mesmo texto ou texto semelhante ao da query do $search $vectorSearch estágio ou anterior.

Pontuação

Use a score variável com a expressão para recuperar a pontuação de cada documento nos resultados $meta do $rerank estágio.

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

O estágio $rerank substitui o valor de $meta: "score" por uma nova pontuação. Para preservar o valor de um estágio anterior como $rankFusion, você pode projeto as pontuações em campos nomeados antes do estágio $rerank.

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

Desempenho e precisão

O $rerank estágio pode ser computacionalmente caro, dependendo do tamanho da entrada, como os campos a serem reclassificados, o número de documentos a serem reclassificados e o texto da query. O$rerank processa queries e documentos em conjunto no momento da query. Portanto, $rerank pode ser mais lento do que a pesquisa de relevância alimentada por um índice, como os índices de ou. Para equilibrar precisão e desempenho,$search $vectorSearchconfigure numDocsToRerank e path para limitar o tamanho da entrada. não executa modelos de reclassificação do Voyage AI em seus recursos do Atlas$rerank cluster.

$rerank é mais adequado para cargas de trabalho em que a qualidade de recuperação é priorizada em relação à latência ultrabaixa, como RAG e aplicativos de IA agentic. Para cargas de trabalho que exigem latência ultrabaixa, o MongoDB recomenda usar um estágio de pesquisa baseado em índice, como $search ou $vectorSearch.