結果内のドキュメントのスコアリング

使用法

検索結果に各ドキュメントのスコアを含めるには、集計パイプラインの $project ステージを使用します。

• $search ステージの場合、scoreフィールドは $meta 式。これには searchScore 値が必要です。また、scoreDetailsフィールド$meta 式の searchScoreDetails 値を指定し、スコアの詳細な内訳を示すことができます。

  注意

  検索ノードを配置した場合は、次の点を考慮してください。

  • 検索ノードによって異なる可能性があるため、searchScore で結果を並べ替えないでください。

  • searchScore を計算するために、ホストは、インデックスからまだ削除されていない削除されたドキュメントを含む、そのホストに存在するすべてのドキュメントを考慮します。削除は各ホストで個別に発生するため、クエリがルーティングされるホストに応じて searchScore で変更が発生する可能性があります。

  検索ノードで searchScore で並べ替えるときにページ分割をサポートするには、 MongoDBフィードバック エンジンでこのリクエストにアップ投票します。

• $vectorSearch ステージの場合、scoreフィールドは $meta 式。これにベクトル検索結果内の各ドキュメントのスコアを返すには vectorSearchScore 値が必要です。

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
])

動作

返されたドキュメントに割り当てられるスコアは、ドキュメントのメタデータの一部です。集計パイプラインで $project ステージを使用すると、返された各ドキュメントのスコアを結果セットに含めることができます。ドキュメントは最高スコアから最低スコアの順に返されます。ドキュメントのスコアには、次のような多くの要因が影響します。

• ドキュメント内の検索タームの位置。

• ドキュメント内の検索タームの出現頻度。

• Atlas Search クエリが使用する 演算子またはアナライザのタイプ。

Lucene スコアリングアルゴリズムの詳細については、Lucene ドキュメント を参照してください。

Tutorials