MongoDB Search 或MongoDB Vector Search查询返回的每个文档都会根据相关性分配一个分数，并且结果设立包含的文档会按从最高分到最低分的顺序返回。
使用
要在搜索结果中包含每个文档的得分，请在聚合管道中使用 $project 阶段。
对于
$vectorSearch阶段，score字段采用$meta表达式，该表达式需要vectorSearchScore值来返回向量搜索结果中每个文档的分数。
注意
您可以使用：
searchScore仅在$search查询中vectorSearchScore仅在$vectorSearch查询中
如果您在任何其他查询中使用 searchScore 和 vectorSearchScore，MongoDB 会从 MongoDB v8.2 开始记录警告日志。
例子
下面的查询使用 $project 阶段在返回的文档中添加名为 score 的字段：
db.movies.aggregate([ { "$search": { "text": { <operator-specification> } } }, { "$project": { "<field-to-include>": 1, "<field-to-exclude>": 0, "score": { "$meta": "searchScore" } } }])db.movies.aggregate([ { "$search": { "text": { <operator-specification> }, "scoreDetails": true } }, { "$project": { "<field-to-include>": 1, "<field-to-exclude>": 0, "scoreDetails": { "$meta": "searchScoreDetails" } } }])要了解更多信息，请参阅返回搜索分数详情。
db.movies.aggregate([ { "$vectorSearch": { <query-syntax> } }, { "$project": { "<field-to-include>": 1, "<field-to-exclude>": 0, "score": { "$meta": "vectorSearchScore" } } }])要学习更多信息，请参阅MongoDB 向量搜索评分。
行为
分配给返回文档的分数是文档元数据的一部分。您可以在聚合管道中使用 $project 阶段，将每个返回文档的得分与结果集一起包含在内。文档按从最高分到最低分的顺序返回。很多因素都会影响文档的分数，包括以下因素：
搜索词在文档中的位置。
搜索术语在文档中出现的频率。
MongoDB搜索查询使用的操作符或分析器的类型。
要学习；了解有关Lucene评分算法的更多信息，请参阅Lucene文档。
其他选项
除了默认的评分行为外， MongoDB Search 还支持以下选项：
修改分配给某些文档的分数。
通过使用 score details 选项返回分数的详细分解。
规范化搜索分数。
Considerations
如果结果中的多个文档具有相同的分数，则结果中文档的顺序是不确定的。如果希望MongoDB Search 结果有确定的顺序，请在 阶段包含 排序 $search选项，以按唯一字段对结果进行排序。您还可以使用排序选项按分数返回对结果进行升序排序。要学习；了解更多信息，请参阅对MongoDB搜索结果进行排序和按分数排序示例。
On separate Search Nodes上，每个节点为文档分配不同的内部 Lucene ID，用于在分数相同时进行排序。When sorting and paginating results，处理查询的节点上的 mongot 进程可能包含来自其他节点的文档，如果其内部 ID 的分页顺序大于标记。To prevent this, use $match after $search to exclude 文档s by their _id.
查询大量值时，如果大量中的更多值与查询匹配， MongoDB Search 会分配更高的分数。