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4. 문서 점수

점수 상세 정보 반환

이 페이지의 내용

  • 구문
  • 옵션
  • 출력
  • 점수에 기여하는 요소
  • 예시
  • 연산자 예제
  • 사용자 지정 점수 예시

$search 단계에서 scoreDetails 부울 옵션을 사용하면 쿼리 결과의 각 문서에 대한 점수를 자세히 분석할 수 있습니다. 메타데이터를 보려면 $project 단계에서 $meta 표현식을 사용해야 합니다.

구문

{
  "$search": {
    "<operator>": {
      <operator-specification>
    },
    "scoreDetails": true | false
  }
},
{
  "$project": {
    "scoreDetails": {"$meta": "searchScoreDetails"}
  }
}

옵션

$search 단계 에서 scoreDetails 부울 옵션은 다음 값 중 하나를 사용합니다.

  • true - 결과에 문서의 점수 세부 정보를 포함합니다. true로 설정하면 Atlas Search는 결과에 있는 각 문서의 점수를 자세히 분석하여 반환합니다. 자세한 내용은 출력을 참조하세요.

  • false - 결과에서 점수 분석의 세부 정보를 제외합니다. (기본값)

생략하면 scoreDetails 옵션의 기본값은 false 입니다.

$project 단계에서 scoreDetails 필드는 $meta 표현식을 취하며, 이는 다음 값을 요구합니다:

searchScoreDetails

결과에 포함된 각 문서의 점수에 대한 자세한 분석을 반환합니다.

출력

scoreDetails 옵션은 결과의 각 문서에 대해 scoreDetails 객체 내부의 details 배열에 다음 필드를 반환합니다.

필드
유형
설명

value

float

점수 산정 공식의 하위 세트에 의한 점수 기여도. 최상위 value는 결과 문서의 전체 점수를 표시하며 $searchScore 값과 같습니다.

점수 산정 공식은 쿼리에 사용된 연산자에 따라 달라집니다. 예를 들어, Atlas Search는 text 및 near 연산자가 포함된 compound 쿼리에 대해 다음과 같은 점수 산정 공식을 사용합니다. BM25Similarity + distance decay function

description

문자열

문서에 점수를 매긴 방법과 점수 계산 시 고려된 요소에 대한 정보를 포함하는 채점 공식의 하위 집합입니다. 최상위 description은 문서의 점수를 매기는 데 사용된 전체 점수 공식을 보여줍니다.

자세한 학습 점수에 영향을 미치는 요인을 참조하세요.

details

객체 배열

점수 공식의 하위 집합을 기반으로 문서에 있는 각 일치 항목의 점수 분석입니다. 이 값은 구조가 재귀적인 점수 세부 정보 객체의 배열입니다.

점수에 기여하는 요소

BM25Similarity 의 경우, 점수는 boost * idf * tf 로 계산됩니다. Atlas Search는 점수를 계산할 때 다음 BM25Similarity 요소를 고려합니다.

boost

텀의 중요도를 높입니다.

freq

쿼리 텀의 빈도입니다.

idf

쿼리의 역 문서 빈도입니다. Atlas Search는 다음 공식을 사용하여 빈도를 계산합니다.

log(1 + (N - n + 0.5) / (n + 0.5))

where:

  • N 는 필드가 있는 총 문서 수입니다.

  • n 는 해당 텀을 포함하는 문서 수입니다.

tf

용어 빈도. Atlas Search는 다음 공식을 사용하여 빈도를 계산합니다.

freq / (freq + k1 * (1 - b + b * dl / avgdl))

where:

  • freq 는 텀 내에서 해당 문서의 발생 횟수입니다.

  • k1 은(는) 내부적으로 지정된 텀 포화 매개변수입니다. 텀이 다시 발생할 때마다 점수가 얼마나 증가하는지에 영향을 줍니다.

  • avgdl 모든 문서에서 필드의 평균 길이입니다.

  • dl 은 문서에 있는 필드의 길이입니다.

  • b 는 내부적으로도 설정되는 길이 정규화 매개변수입니다. b 에 dl 대 avgdl 의 비율을 곱합니다. b 이 증가하면 dl 대 avgdl 의 비율의 효과가 증폭됩니다.

거리 감쇠 함수의 경우 점수는 pivot / (pivot + abs(fieldValue - origin)) 으로 계산됩니다. Atlas Search는 점수를 계산할 때 다음 요소를 고려합니다.

origin

근처에서 검색할 값입니다. 이는 결과의 근접성이 측정되는 점입니다.

fieldValue

문서에서 쿼리하는 필드의 값입니다. fieldValue 가 origin 에 가까울수록 근거리 쿼리의 점수가 높습니다.

pivot

fieldValue 와 origin 사이의 거리가 동일한 경우 점수를 0.5 과 동일하게 만들기 위한 참고 점으로 지정된 값입니다. 이는 fieldValue 와 origin 사이의 거리가 멀수록 점수가 얼마나 빨리 감소하는지 정의합니다. fieldValue 와 origin 사이의 주어진 거리에서 pivot 이 감소하면 점수도 감소합니다.

예시

다음 예에서는 다음에 대한 결과에서 점수의 세부 정보를 검색하는 방법을 보여 줍니다.

팁

객체 배열에서 재귀적으로 점수의 세부 정보를 보려면 다음을 실행하여 mongosh 에서 설정을 구성합니다.

config.set('inspectDepth', Infinity)

연산자 예제

다음 예제에서는 텍스트 , near , 복합 및 embeddedDocument 연산자 쿼리에 대한 결과의 문서에 대해 옵션을 사용하여 점수 분석을 검색하는 방법을 보여 줍니다.$search scoreDetails

다음 예제에서는 텍스트 연산자를 사용하여 sample_mflix.movies 컬렉션의 title 필드에서 용어 autumn을 쿼리합니다. 이 쿼리는 $search 단계에서 scoreDetails 옵션을 지정하여 결과에 있는 각 문서의 점수에 대한 자세한 분석을 조회합니다. 이 쿼리는 $limit 단계를 사용하여 결과를 문서 세 개로 제한하고 $project 단계를 사용하여 다음을 수행합니다.

  • _id 필드를 제외합니다.

  • title 필드만 포함합니다.

  • 결과에 score 필드를 추가하여 문서의 점수를 반환하고 scoreDetails 필드를 추가하여 문서의 점수에 대한 자세한 분석을 반환합니다.

1db.movies.aggregate([
2  {
3    "$search": {
4      "text": {
5        "path": "title",
6        "query": "autumn"
7      },
8      "scoreDetails": true
9    }
10  },
11  {
12    "$limit": 3
13  },
14  {
15    "$project": {
16      "_id": 0,
17      "title": 1,
18      "score": { "$meta": "searchScore" },
19      "scoreDetails": { "$meta": "searchScoreDetails" }
20    }
21  }
22])
1[
2  {
3    title: 'Autumn Leaves',
4    score: 3.834893226623535,
5    scoreDetails: {
6      value: 3.834893226623535,
7      description: '$type:string/title:autumn [BM25Similarity], result of:',
8      details: [
9        {
10          value: 3.834893226623535,
11          description: 'score(freq=1.0), computed as boost * idf * tf from:',
12          details: [
13            {
14              value: 7.39188289642334,
15              description: 'idf, computed as log(1 + (N - n + 0.5) / (n + 0.5)) from:',
16              details: [
17                {
18                  value: 14,
19                  description: 'n, number of documents containing term',
20                  details: []
21                },
22                {
23                  value: 23529,
24                  description: 'N, total number of documents with field',
25                  details: []
26                }
27              ]
28            },
29            {
30              value: 0.5187978744506836,
31              description: 'tf, computed as freq / (freq + k1 * (1 - b + b * dl / avgdl)) from:',
32              details: [
33                {
34                  value: 1,
35                  description: 'freq, occurrences of term within document',
36                  details: []
37                },
38                {
39                  value: 1.2000000476837158,
40                  description: 'k1, term saturation parameter',
41                  details: []
42                },
43                {
44                  value: 0.75,
45                  description: 'b, length normalization parameter',
46                  details: []
47                },
48                {
49                  value: 2,
50                  description: 'dl, length of field',
51                  details: []
52                },
53                {
54                  value: 2.868375301361084,
55                  description: 'avgdl, average length of field',
56                  details: []
57                }
58              ]
59            }
60          ]
61        }
62      ]
63    }
64  },
65  {
66    title: 'Late Autumn',
67    score: 3.834893226623535,
68    scoreDetails: {
69      value: 3.834893226623535,
70      description: '$type:string/title:autumn [BM25Similarity], result of:',
71      details: [
72        {
73          value: 3.834893226623535,
74          description: 'score(freq=1.0), computed as boost * idf * tf from:',
75          details: [
76            {
77              value: 7.39188289642334,
78              description: 'idf, computed as log(1 + (N - n + 0.5) / (n + 0.5)) from:',
79              details: [
80                {
81                  value: 14,
82                  description: 'n, number of documents containing term',
83                  details: []
84                },
85                {
86                  value: 23529,
87                  description: 'N, total number of documents with field',
88                  details: []
89                }
90              ]
91            },
92            {
93              value: 0.5187978744506836,
94              description: 'tf, computed as freq / (freq + k1 * (1 - b + b * dl / avgdl)) from:',
95              details: [
96                {
97                  value: 1,
98                  description: 'freq, occurrences of term within document',
99                  details: []
100                },
101                {
102                  value: 1.2000000476837158,
103                  description: 'k1, term saturation parameter',
104                  details: []
105                },
106                {
107                  value: 0.75,
108                  description: 'b, length normalization parameter',
109                  details: []
110                },
111                {
112                  value: 2,
113                  description: 'dl, length of field',
114                  details: []
115                },
116                {
117                  value: 2.868375301361084,
118                  description: 'avgdl, average length of field',
119                  details: []
120                }
121              ]
122            }
123          ]
124        }
125      ]
126    }
127  },
128  {
129    title: 'Cheyenne Autumn',
130    score: 3.834893226623535,
131    scoreDetails: {
132      value: 3.834893226623535,
133      description: '$type:string/title:autumn [BM25Similarity], result of:',
134      details: [
135        {
136          value: 3.834893226623535,
137          description: 'score(freq=1.0), computed as boost * idf * tf from:',
138          details: [
139            {
140              value: 7.39188289642334,
141              description: 'idf, computed as log(1 + (N - n + 0.5) / (n + 0.5)) from:',
142              details: [
143                {
144                  value: 14,
145                  description: 'n, number of documents containing term',
146                  details: []
147                },
148                {
149                  value: 23529,
150                  description: 'N, total number of documents with field',
151                  details: []
152                }
153              ]
154            },
155            {
156              value: 0.5187978744506836,
157              description: 'tf, computed as freq / (freq + k1 * (1 - b + b * dl / avgdl)) from:',
158              details: [
159                {
160                  value: 1,
161                  description: 'freq, occurrences of term within document',
162                  details: []
163                },
164                {
165                  value: 1.2000000476837158,
166                  description: 'k1, term saturation parameter',
167                  details: []
168                },
169                {
170                  value: 0.75,
171                  description: 'b, length normalization parameter',
172                  details: []
173                },
174                {
175                  value: 2,
176                  description: 'dl, length of field',
177                  details: []
178                },
179                {
180                  value: 2.868375301361084,
181                  description: 'avgdl, average length of field',
182                  details: []
183                }
184              ]
185            }
186          ]
187        }
188      ]
189    }
190  }
191]

Atlas Search는 점수를 계산할 때 다음 BM25Similarity 요소를 고려합니다.

boost

텀의 중요도를 높입니다.

freq

쿼리 텀의 빈도입니다.

idf

쿼리의 역 문서 빈도입니다. Atlas Search는 다음 공식을 사용하여 빈도를 계산합니다.

log(1 + (N - n + 0.5) / (n + 0.5))

where:

  • N 는 필드가 있는 총 문서 수입니다.

  • n 는 해당 텀을 포함하는 문서 수입니다.

tf

용어 빈도. Atlas Search는 다음 공식을 사용하여 빈도를 계산합니다.

freq / (freq + k1 * (1 - b + b * dl / avgdl))

where:

  • freq 는 텀 내에서 해당 문서의 발생 횟수입니다.

  • k1 은(는) 내부적으로 지정된 텀 포화 매개변수입니다. 텀이 다시 발생할 때마다 점수가 얼마나 증가하는지에 영향을 줍니다.

  • avgdl 모든 문서에서 필드의 평균 길이입니다.

  • dl 은 문서에 있는 필드의 길이입니다.

  • b 는 내부적으로도 설정되는 길이 정규화 매개변수입니다. b 에 dl 대 avgdl 의 비율을 곱합니다. b 이 증가하면 dl 대 avgdl 의 비율의 효과가 증폭됩니다.

다음 예시에서는 near 연산자를 사용하여 sample_mflix.movies 컬렉션의 released 필드를 쿼리하여 2010년 1월 01일 즈음에 개봉된 영화를 찾습니다. 이 쿼리는 결과에 있는 각 문서의 점수에 대한 자세한 분석을 검색하기 위해 $search 단계에서 scoreDetails 옵션을 지정합니다. 이 쿼리는 $limit 단계를 사용하여 결과를 3개 문서로 제한하고 $project 단계를 사용하여 다음을 수행합니다.

  • _id 필드를 제외합니다.

  • title 및 released 필드만 포함합니다.

  • 결과에 score 필드를 추가하여 문서의 점수를 반환하고 scoreDetails 필드를 추가하여 문서의 점수에 대한 자세한 분석을 반환합니다.

1db.movies.aggregate([
2  {
3    "$search": {
4      "near": {
5        "path": "released",
6        "origin": ISODate("2010-01-01T00:00:00.000+00:00"),
7        "pivot": 7776000000
8      },
9      "scoreDetails": true
10    }
11  },
12  {
13     "$limit": 3
14  },
15  {
16     "$project": {
17        "_id": 0,
18        "title": 1,
19        "released": 1,
20        "score": { "$meta": "searchScore" },
21        "scoreDetails": { "$meta": "searchScoreDetails" }
22     }
23  }
24])
1[
2  {
3    title: 'Tony',
4    released: ISODate("2010-01-01T00:00:00.000Z"),
5    score: 1,
6    scoreDetails: {
7      value: 1,
8      description: 'Distance score, computed as weight * pivotDistance / (pivotDistance + abs(value - origin)) from:',
9      details: [
10        { value: 1, description: 'weight', details: [] },
11        {
12          value: 7776000000,
13          description: 'pivotDistance',
14          details: []
15        },
16        { value: 1262303969280, description: 'origin', details: [] },
17        {
18          value: 1262303969280,
19          description: 'current value',
20          details: []
21        }
22      ]
23    }
24  },
25 {
26    title: 'And Everything Is Going Fine',
27    released: ISODate("2010-01-01T00:00:00.000Z"),
28    score: 1,
29    scoreDetails: {
30      value: 1,
31      description: 'Distance score, computed as weight * pivotDistance / (pivotDistance + abs(value - origin)) from:',
32      details: [
33        { value: 1, description: 'weight', details: [] },
34        {
35          value: 7776000000,
36          description: 'pivotDistance',
37          details: []
38        },
39        { value: 1262303969280, description: 'origin', details: [] },
40        {
41          value: 1262303969280,
42          description: 'current value',
43          details: []
44        }
45      ]
46    }
47  },
48  {
49    title: 'A Film with Me in It',
50    released: ISODate("2010-01-01T00:00:00.000Z")
51    score: 1,
52    scoreDetails: {
53      value: 1,
54      description: 'Distance score, computed as weight * pivotDistance / (pivotDistance + abs(value - origin)) from:',
55      details: [
56        { value: 1, description: 'weight', details: [] },
57        {
58          value: 7776000000,
59          description: 'pivotDistance',
60          details: []
61        },
62        { value: 1262303969280, description: 'origin', details: [] },
63        {
64          value: 1262303969280,
65          description: 'current value',
66          details: []
67        }
68      ]
69    }
70  }
71]

거리 점수의 경우, Atlas Search는 점수를 계산하기 위해 다음과 같은 요소를 고려합니다.

origin

근처에서 검색할 값입니다. 이는 결과의 근접성이 측정되는 점입니다.

fieldValue

문서에서 쿼리하는 필드의 값입니다. fieldValue 가 origin 에 가까울수록 근거리 쿼리의 점수가 높습니다.

pivot

fieldValue 와 origin 사이의 거리가 동일한 경우 점수를 0.5 과 동일하게 만들기 위한 참고 점으로 지정된 값입니다. 이는 fieldValue 와 origin 사이의 거리가 멀수록 점수가 얼마나 빨리 감소하는지 정의합니다. fieldValue 와 origin 사이의 주어진 거리에서 pivot 이 감소하면 점수도 감소합니다.

다음 예시에서는 compound 연산자를 사용하여 sample_mflix.movies 컬렉션에서 영화를 쿼리하며 다음 절을 사용합니다.

  • filter 제목에 friend라는 용어가 포함된 영화를 검색하는 절입니다.

  • must 2000년과 2015년 사이에 개봉된 영화를 찾는 절입니다.

  • mustNot 절은 Short, Western 및 Biography 장르에 속하지 않는 영화를 찾습니다.

이 쿼리는 $search 단계에서 scoreDetails 옵션을 지정하여 각 문서의 점수에 대한 자세한 분석을 결과에 조회합니다. 이 쿼리는 $limit 단계를 사용하여 결과를 3개 문서로 제한하고 $project 단계를 사용하여 다음을 수행합니다.

  • _id 필드를 제외합니다.

  • title, released, genres 필드만 포함하세요.

  • 결과에 score 필드를 추가하여 문서의 점수를 반환하고 scoreDetails 필드를 추가하여 문서의 점수에 대한 자세한 분석을 반환합니다.

1db.movies.aggregate([
2  {
3    "$search": {
4      "compound": {
5        "filter": [{
6          "text": {
7            "query": "friend",
8            "path": "title"
9          }
10        }],
11        "must": [{
12          "range": {
13            "path": "year",
14            "gte": 2000,
15            "lte": 2015
16          }
17        }],
18        "mustNot": [{
19          "text": {
20            "query": ["Short, Western", "Biography"],
21            "path": "genres"
22          }
23        }]
24      },
25      "scoreDetails": true
26    }
27  },
28  {
29    "$limit": 3
30  },
31  {
32    "$project": {
33      "_id": 0,
34      "title": 1,
35      "released": 1,
36      "genres": 1,
37      "score": { "$meta": "searchScore" },
38      "scoreDetails": { "$meta": "searchScoreDetails" }
39    }
40  }
41])
1[
2  {
3    genres: [ 'Comedy', 'Drama', 'Mystery' ],
4    title: 'With a Friend Like Harry...',
5    released: ISODate("2001-06-15T00:00:00.000Z"),
6    score: 1,
7    scoreDetails: {
8      value: 1,
9      description: 'sum of:',
10      details: [
11        {
12          value: 0,
13          description: 'match on required clause, product of:',
14          details: [
15            { value: 0, description: '# clause', details: [] },
16            {
17              value: 1,
18              description: '$type:string/title:friend',
19              details: []
20            }
21          ]
22        },
23        {
24          value: 1,
25          description: 'sum of:',
26          details: [
27            {
28              value: 1,
29              description: 'sum of:',
30              details: [
31                {
32                  value: 1,
33                  description: '$type:double/year:[4656510908468559872 TO 4656576879166226432]',
34                  details: []
35                }
36              ]
37            }
38          ]
39        }
40      ]
41    }
42  },
43  {
44    genres: [ 'Drama' ],
45    title: 'My Friend Henry',
46    released: ISODate("2004-08-20T00:00:00.000Z"),
47    score: 1,
48    scoreDetails: {
49      value: 1,
50      description: 'sum of:',
51      details: [
52        {
53          value: 0,
54          description: 'match on required clause, product of:',
55          details: [
56            { value: 0, description: '# clause', details: [] },
57            {
58              value: 1,
59              description: '$type:string/title:friend',
60              details: []
61            }
62          ]
63        },
64        {
65          value: 1,
66          description: 'sum of:',
67          details: [
68            {
69              value: 1,
70              description: 'sum of:',
71              details: [
72                {
73                  value: 1,
74                  description: '$type:double/year:[4656510908468559872 TO 4656576879166226432]',
75                  details: []
76                }
77              ]
78            }
79          ]
80        }
81      ]
82    }
83  },
84  {
85    genres: [ 'Comedy', 'Drama' ],
86    title: 'A Friend of Mine',
87    released: ISODate("2006-10-26T00:00:00.000Z"),
88    score: 1,
89    scoreDetails: {
90      value: 1,
91      description: 'sum of:',
92      details: [
93        {
94          value: 0,
95          description: 'match on required clause, product of:',
96          details: [
97            { value: 0, description: '# clause', details: [] },
98            {
99              value: 1,
100              description: '$type:string/title:friend',
101              details: []
102            }
103          ]
104        },
105        {
106          value: 1,
107          description: 'sum of:',
108          details: [
109            {
110              value: 1,
111              description: 'sum of:',
112              details: [
113                {
114                  value: 1,
115                  description: '$type:double/year:[4656510908468559872 TO 4656576879166226432]',
116                  details: []
117                }
118              ]
119            }
120          ]
121        }
122      ]
123    }
124  }
125]

참고

15, 56, 97 줄의 결과에 있는 # clause는 문서 점수에 영향을 주지 않는 복합 쿼리 filter 절을 나타냅니다.

다음 예제에서는 embeddedDocument 연산자를 사용하여 sample_training.companies 컬렉션의 products.name 필드에서 용어 Basic과 해당 용어 앞으로 문자 여러 개가 이어지는 제품을 쿼리합니다. 쿼리는 embeddedDocument 연산자 내에서 반환된 점수가 일치하는 모든 내장된 문서의 합이어야 한다고 지정합니다. 또한 이 쿼리는 결과에 있는 각 문서의 점수에 대한 자세한 분석을 검색하기 위해 $search 단계에서 scoreDetails 옵션을 지정합니다. 이 쿼리는 $limit 단계를 사용하여 결과를 3개 문서로 제한하고 $project 단계를 사용하여 다음을 수행합니다.

  • _id 필드를 제외합니다.

  • products.name 필드만 포함합니다.

  • 결과에 score 필드를 추가하여 문서의 점수를 반환하고 scoreDetails 필드를 추가하여 문서의 점수에 대한 자세한 분석을 반환합니다.

1db.companies.aggregate({
2  "$search": {
3    "embeddedDocument": {
4      "path": "products",
5      "operator": {
6        "wildcard": {
7          "path": "products.name",
8          "query": "*Basic",
9          "allowAnalyzedField": true
10        }
11     },
12      "score": {
13        "embedded": {
14          "aggregate": "sum"
15        }
16      }
17    },
18    "scoreDetails": true
19  }
20},
21{
22  "$limit": 3
23},
24{
25  "$project": {
26    "_id": 0,
27    "name": 1,
28    "products.name": 1,
29    "score": { "$meta": "searchScore" },
30    "scoreDetails": { "$meta": "searchScoreDetails" }
31  }
32})
1[
2  {
3    name: 'Plaxo',
4    products: [
5      { name: 'Plaxo Basic' },
6      { name: 'Plaxo Pulse' },
7      { name: 'Plaxo Personal Assistant' }
8    ],
9    score: 1,
10    scoreDetails: {
11      value: 1,
12      description: 'Score based on 1 child docs in range from 27 to 29, best match:',
13      details: [
14        {
15          value: 1,
16          description: '$embedded:8/products/$type:string/products.name:*Basic',
17          details: []
18        }
19      ]
20    }
21  },
22  {
23    name: 'The Game Creators',
24    products: [
25      { name: 'Dark Basic Professional' },
26      { name: 'FPS Creator' },
27      { name: 'FPS Creator X10' }
28    ],
29    score: 1,
30    scoreDetails: {
31      value: 1,
32      description: 'Score based on 1 child docs in range from 7474 to 7476, best match:',
33      details: [
34        {
35          value: 1,
36          description: '$embedded:8/products/$type:string/products.name:*basic',
37          details: []
38        }
39      ]
40    }
41  },
42  {
43    name: 'Load Impact',
44    products: [
45      { name: 'Load Impact LIGHT' },
46      { name: 'Load Impact BASIC' },
47      { name: 'Load Impact PROFESSIONAL' },
48      { name: 'Load Impact ADVANCED' }
49    ],
50    score: 1,
51    scoreDetails: {
52      value: 1,
53      description: 'Score based on 1 child docs in range from 11545 to 11548, best match:',
54      details: [
55        {
56          value: 1,
57          description: '$embedded:8/products/$type:string/products.name:*basic',
58          details: []
59        }
60      ]
61    }
62  }
63]

참고

범위 내의 하위 문서를 기반으로 하는 점수의 경우 범위의 숫자는 내부적으로 Lucene에서 인덱싱한 상위 및 하위 문서의 ID를 나타냅니다. 하위 문서의 description(16, 36, 57행에서)은 경로의 내부 표현을 보여줍니다.

사용자 지정 점수 예시

다음 $search scoreDetails 예제에서는 sample_mflix.movies collection에 대한 함수 표현식 예제 쿼리의 결과에 있는 문서에 대해 옵션을 사용하여 점수 분석을 검색하는 방법을 보여 줍니다.

1db.movies.aggregate([{
2  "$search": {
3    "text": {
4      "path": "title",
5      "query": "men",
6      "score": {
7        "function":{
8          "multiply":[
9            {
10              "path": {
11                "value": "imdb.rating",
12                "undefined": 2
13              }
14            },
15            {
16              "score": "relevance"
17            }
18          ]
19        }
20      }
21    },
22    "scoreDetails": true
23  }
24},
25{
26  $limit: 5
27},
28{
29  $project: {
30    "_id": 0,
31    "title": 1,
32    "score": { "$meta": "searchScore" },
33    "scoreDetails": {"$meta": "searchScoreDetails"}
34  }
35}])
[
  {
    title: 'Men...',
    score: 23.431293487548828,
    scoreDetails: {
      value: 23.431293487548828,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by (imdb.rating * scores)) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 23.431293487548828,
          description: '(imdb.rating * scores)',
          details: []
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: '12 Angry Men',
    score: 22.080968856811523,
    scoreDetails: {
      value: 22.080968856811523,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by (imdb.rating * scores)) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 22.080968856811523,
          description: '(imdb.rating * scores)',
          details: []
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'X-Men',
    score: 21.34803581237793,
    scoreDetails: {
      value: 21.34803581237793,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by (imdb.rating * scores)) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 21.34803581237793,
          description: '(imdb.rating * scores)',
          details: []
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'X-Men',
    score: 21.34803581237793,
    scoreDetails: {
      value: 21.34803581237793,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by (imdb.rating * scores)) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 21.34803581237793,
          description: '(imdb.rating * scores)',
          details: []
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'Matchstick Men',
    score: 21.05954933166504,
    scoreDetails: {
      value: 21.05954933166504,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by (imdb.rating * scores)) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 21.05954933166504,
          description: '(imdb.rating * scores)',
          details: []
        }
      ]
    }
  }
]
1db.movies.aggregate([
2  {
3    "$search": {
4      "text": {
5        "path": "title",
6        "query": "men",
7        "score": {
8          "function":{
9            "constant": 3
10          }
11        }
12      },
13      "scoreDetails": true
14    }
15  },
16  {
17    $limit: 5
18  },
19  {
20    $project: {
21      "_id": 0,
22      "title": 1,
23      "score": { "$meta": "searchScore" },
24      "scoreDetails": {"$meta": "searchScoreDetails"}
25    }
26  }
27])
[
  {
    title: 'Men Without Women',
    score: 3,
    scoreDetails: {
      value: 3,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by constant(3.0)) [BM25Similarity], result of:',
      details: [ { value: 3, description: 'constant(3.0)', details: [] } ]
    }
  },
  {
    title: 'One Hundred Men and a Girl',
    score: 3,
    scoreDetails: {
      value: 3,
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  {
    title: 'Of Mice and Men',
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  },
  {
    title: "All the King's Men",
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  },
  {
    title: 'The Men',
    score: 3,
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]
1db.movies.aggregate([
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36])
[
  {
    title: 'The Shop Around the Corner',
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  {
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  },
  {
    title: 'Chop Shop',
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  },
  {
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  },
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    title: 'The Suicide Shop',
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  },
  {
    title: 'A Woman, a Gun and a Noodle Shop',
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  },
  {
    title: 'Beauty Shop',
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]
1db.movies.aggregate([{
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28}])
[
  {
    title: '12 Angry Men',
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          value: 8.899999618530273,
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          details: []
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      ]
    }
  },
  {
    title: 'The Men Who Built America',
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          value: 8.600000381469727,
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        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'No Country for Old Men',
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          description: 'imdb.rating',
          details: []
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'X-Men: Days of Future Past',
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          value: 8.100000381469727,
          description: 'imdb.rating',
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        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'The Best of Men',
    score: 8.100000381469727,
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      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by imdb.rating) [BM25Similarity], result of:',
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        {
          value: 8.100000381469727,
          description: 'imdb.rating',
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        }
      ]
    }
  }
]
1db.movies.aggregate([{
2  "$search": {
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5      "query": "men",
6      "score": {
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9        }
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13  }
14},
15{
16  $limit: 5
17},
18{
19  $project: {
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21    "title": 1,
22    "score": { "$meta": "searchScore" },
23    "scoreDetails": {"$meta": "searchScoreDetails"}
24  }
25}])
[
  {
    title: 'Men...',
    score: 3.4457783699035645,
    scoreDetails: {
      value: 3.4457783699035645,
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      details: [
        {
          value: 3.4457783699035645,
          description: 'weight($type:string/title:men in 4705) [BM25Similarity], result of:',
          details: [
            {
              value: 3.4457783699035645,
              description: 'score(freq=1.0), computed as boost * idf * tf from:',
              details: [
                {
                  value: 5.5606818199157715,
                  description: 'idf, computed as log(1 + (N - n + 0.5) / (n + 0.5)) from:',
                  details: [
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                      value: 90,
                      description: 'n, number of documents containing term',
                      details: []
                    },
                    {
                      value: 23529,
                      description: 'N, total number of documents with field',
                      details: []
                    }
                  ]
                },
                {
                  value: 0.6196683645248413,
                  description: 'tf, computed as freq / (freq + k1 * (1 - b + b * dl / avgdl)) from:',
                  details: [
                    {
                      value: 1,
                      description: 'freq, occurrences of term within document',
                      details: []
                    },
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                      value: 1.2000000476837158,
                      description: 'k1, term saturation parameter',
                      details: []
                    },
                    {
                      value: 0.75,
                      description: 'b, length normalization parameter',
                     details: []
                    },
                    {
                      value: 1,
                      description: 'dl, length of field',
                      details: []
                    },
                    {
                      value: 2.868375301361084,
                      description: 'avgdl, average length of field',
                      details: []
                    }
                  ]
                }
              ]
            }
          ]
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'The Men',
    score: 2.8848698139190674,
    scoreDetails: {
      value: 2.8848698139190674,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by scores) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 2.8848698139190674,
          description: 'weight($type:string/title:men in 870) [BM25Similarity], result of:',
          details: [
            {
              value: 2.8848698139190674,
              description: 'score(freq=1.0), computed as boost * idf * tf from:',
              details: [
                {
                  value: 5.5606818199157715,
                  description: 'idf, computed as log(1 + (N - n + 0.5) / (n + 0.5)) from:',
                  details: [
                    {
                      value: 90,
                      description: 'n, number of documents containing term',
                      details: []
                    },
                    {
                      value: 23529,
                      description: 'N, total number of documents with field',
                      details: []
                    }
                  ]
                },
                {
                  value: 0.5187978744506836,
                  description: 'tf, computed as freq / (freq + k1 * (1 - b + b * dl / avgdl)) from:',
                  details: [
                    {
                      value: 1,
                      description: 'freq, occurrences of term within document',
                      details: []
                    },
                    {
                      value: 1.2000000476837158,
                      description: 'k1, term saturation parameter',
                      details: []
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                      details: []
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      ]
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  {
    title: 'Simple Men',
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      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by scores) [BM25Similarity], result of:',
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          value: 2.8848698139190674,
          description: 'weight($type:string/title:men in 6371) [BM25Similarity], result of:',
          details: [
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                      details: []
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                    {
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                    {
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                      details: []
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          ]
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      ]
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  },
  {
    title: 'X-Men',
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    scoreDetails: {
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      details: [
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          details: [
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                  details: [
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                {
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                    {
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      ]
    }
  },
  {
    title: 'Mystery Men',
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          details: [
            {
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                  details: [
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                      details: []
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                    {
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                      description: 'N, total number of documents with field',
                      details: []
                    }
                  ]
                },
                {
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                      details: []
                    },
                    {
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                    {
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                      details: []
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                    {
                      value: 2,
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                    {
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            }
          ]
        }
      ]
    }
  }
]
1db.movies.aggregate([{
2  "$search": {
3    "text": {
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5      "query": "men",
6      "score": {
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18  }
19},
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21  $limit: 5
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25    "_id": 0,
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28    "scoreDetails": {"$meta": "searchScoreDetails"}
29  }
30}])
[
  {
    title: '12 Angry Men',
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      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by log(imdb.rating)) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
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          value: 0.9493899941444397,
          description: 'log(imdb.rating)',
          details: []
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      ]
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  {
    title: 'The Men Who Built America',
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    scoreDetails: {
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      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by log(imdb.rating)) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
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          value: 0.9344984292984009,
          description: 'log(imdb.rating)',
          details: []
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  {
    title: 'No Country for Old Men',
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    scoreDetails: {
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      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by log(imdb.rating)) [BM25Similarity], result of:',
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  {
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          value: 0.9084849953651428,
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      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by log(imdb.rating)) [BM25Similarity], result of:',
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          value: 0.9084849953651428,
          description: 'log(imdb.rating)',
          details: []
        }
      ]
    }
  }
]

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