Análise de consultas, parte 2: ajustando o sistema
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Na Parte 1: Conheça suas consultas, demonstramos a importância de monitorar e ajustar seu sistema de pesquisa e o efeito dramático que isso pode ter em seus negócios. Nesta segunda parte, vamos nos aprofundar nas técnicas técnicas disponíveis para ajustar e ajustar com base na análise do resultado da sua consulta.
A Análise de Query está disponível em pré-visualização pública para todos os clusters do MongoDB Atlas em um M10 ou superior executando o MongoDB v5.0 ou superior para visualizar as informações analíticas dos termos de pesquisa monitorados na UI do Atlas. O Atlas Search não rastreia termos de pesquisa nem exibe análises para queries em clusters de nível gratuito e compartilhado.
Atlas Search Query Analytics concentra-se inteiramente na frequência e no número de resultados retornados de cada chamada $search. Há também uma série de métricas de pesquisa disponíveis para monitoramento operacional, incluindo CPU, memória, tamanho do índice e outros pontos de dados úteis.
Existem algumas grandes categorias de ações que podem ser tomadas com base nos insights da análise de consultas de pesquisa, que não são mutuamente exclusivas e geralmente funcionam em sinergia umas com as outras.
Vamos começar com a experiência do usuário em si, desde a caixa de pesquisa até a apresentação dos resultados. Você está acompanhando uma consulta de resultados zero: o que o usuário experimentou quando isso ocorreu? Você está mostrando apenas algo como "Sorry, nothing found. Try again! "? Considere mostrar documentos com os quais o usuário se envolveu anteriormente, fornecer links ou pesquisar automaticamente por consultas mais flexíveis, talvez removendo alguns dos termos de consulta do usuário e perguntando: "Did you mean this?" Enquanto o usuário estava digitando a consulta, você está fornecendo sugestão automática/digitação antecipada para que os erros de digitação sejam corrigidos na consulta de pesquisa completa?
Para consultas que retornam resultados, há informações suficientes fornecidas na interface do usuário para permitir que o usuário refine os resultados?
Considere estas melhorias:
- Adicione sugestões enquanto o usuário digita, o que pode ser facilitado aproveitando ngrams por meio do operadorde preenchimento automático ou construindo uma collection e índice de preenchimento automático especializado para essa finalidade.
- Adicionar navegaçãofacetada, permitindo ao usuário detalhar categorias específicas e restringir os resultados mostrados.
A forma como as queries são construídas é metade do segredo para obter ótimos resultados de pesquisa. (A outra metade é como seu conteúdo é indexado.) Os termos de pesquisa inseridos pelo usuário são a chave para o rastreamento do Query Analytics, mas nostrás da solicitação de pesquisa completa há muito mais.
Sua interface de usuário fornece os termos de pesquisa recebidos e prováveis parâmetros adicionais. Cabe à camada de aplicativos construir o pipeline de agregação que usa $search a partir desses parâmetros.
Aqui estão algumas técnicas de query que podem influenciar a qualidade dos resultados da pesquisa:
- Incorpore sinônimos, talvez de uma forma ponderada pela relevância, em que as cláusulas sem sinônimos sejam mais valorizadas do que as cláusulas com sinônimos adicionados.
- Aproveite as cláusulascompound.should para permitir que os cálculos de relevância subjacentes façam sua milagrosidade. A distribuição de termos de query em vários campos - com aumentos de pontuação independentes representando a importância, ou peso, de cada campo - permite que os melhores documentos subam nos resultados, mas ainda fornece que todos os documentos correspondentes sejam retornados. Por exemplo, uma query de "the matrix " na collection de filmes se beneficiaria do aumento de
title
mais deplot
. - Use a query de múltiplas análises. Aproveite um campo que está sendo analisado de várias maneiras. Aumente o peso das correspondências exatas e diminua o peso das correspondências menos exatas e mais imprecisas. Consulte a seção "Index configuration " abaixo.
A configuração do índice é a outra metade dos excelentes resultados de pesquisa e depende de como os índices de pesquisa subjacentes são criados a partir de seus documentos. Aqui estão algumas técnicas de configuração de índice a serem consideradas:
- Multi-análise: Configure seus principais campos de conteúdo para serem analisados/tokenizados de várias maneiras, variando de exato ( tipo
token
) a quase exato (token
em letras minúsculas, diacríticos normalizados), tokenizado padrão (espaços em branco e caracteres especiais ignorados), análise específica do idioma e até mesmo difuso. - Considerações sobre o idioma: se você souber o idioma do conteúdo, use-o a seu favor usando o analisador de idioma apropriado. Considere fazer isso de uma forma de análise múltipla para que, no momento da consulta, você possa incorporar considerações específicas da linguagem nos cálculos de relevância.
Vamos destacar alguns ajustes específicos comuns do Atlas Search a serem considerados.
Por que “Jacky Chan” não correspondeu a nenhum dos vários filmes que deveriam corresponder? Em primeiro lugar, o nome dele está escrito “Jackie Chan,, então o usuário cometeu um erro de ortografia e não temos a correspondência exata do nome com erros ortográficos. ( É aqui que $match sempre falhará e uma opção de pesquisa mais difusa é necessária.) Ocorre que nosso aplicativo estava fazendo
phrase
queries. Soltamos isso adicionando algumas cláusulascompound.should
adicionais usando um operadortext
difusa e também adicionamos uma equivalência de sinônimos "jacky "/"jackie " para garantir. Ao fazer essas alterações, ao longo do tempo, vamos ver que o número de ocorrências para "Jacky Chan'' in the “Tracked Queries with No Results " diminuirá.O
text
operador fornece expansão de sinônimos em tempo de consulta. Os sinônimos podem ser bidirecionais ou unidirecionais. Os sinônimos bidirecionais são chamados equivalent
de nos mapeamentos de sinônimos da Atlas Search — por exemplo, "car," "automobile," e " " — portanto,vehicle uma consulta contendo qualquer um desses termos também corresponderia a documentos contendo qualquer um dos outros termos. Essas palavras são "equivalent" porque todas podem ser usadas de forma intercambiável. Sinônimos unidirecionais são explicit
mapeamentosanimal doganimal—cat digamosanimal catdog,dog" " -> " " e " " -> "dog." — de modo que uma consulta para " " corresponderá a documentos com " " ou " ", mas uma consulta para " " será apenas para isso: " "Usar um único operador, como
text
, em um caminho curinga, facilita a localização (“recall” na linguagem de recuperação de informações), mas não ajuda narelevância quando os documentos mais coincidentes aparecem no topo dos resultados. Uma forma eficaz de melhorar a relevância é adicionar várias cláusulas ampliadas para dar mais peso a alguns camposdo que outros.Geralmente, é uma boa ideia incluir um operador
text
em umcompound.should
para permitir que sinônimos entrem em jogo (o operadorphrase
atualmente não dá suporte à expansão de sinônimos) junto com cláusulasphrase
adicionais que correspondam com mais precisão ao que o usuário digitou. Adicione fuzzy
ao operadortext
para corresponder, apesar de pequenos erros de digitação/variações de palavras.Você pode observar que o Search Tester atualmente usa um
*
caminho curinga para combinar todos os campos analisados textualmente; considere os campos que realmente fazem mais sentido serem pesquisados e se aumentos separados devem ser atribuídos a eles para ajustar a relevância. Usar um *
curinga não lhe dará a melhor relevância, pois cada campo tem o mesmo peso de reforço. Isso pode fazer com que resultados objetivamente ruins obtenham maior relevância do que deveriam. Além disso, o desempenho de um curinga é afetado pela quantidade de campos que você tem em toda a coleção, o que pode aumentar à medida que você adiciona documentos .Como exemplo, vamos supor que a nossa caixa de pesquisa potencialize a pesquisa de filmes. Esta é a aparência de uma primeira passagem com base na relevância para uma consulta de "purple rain," gerada a partir do nosso aplicativo, primeiro em prosa: Considere as correspondências do termo da consulta (OR'd) nos campos
title
, cast
e plot
, aumentando as correspondências nesses campos nessa ordem, e vamos aumentar até 11 quando a consulta corresponder a uma frase (os termos da consulta em ordem sequencial) de qualquer um desses campos.Agora, na sintaxe $search do Atlas, o operador de query principal se torna um
compound
de um grupo de should
s com diferentes impulsos:1 "compound": { 2 "should": [ 3 { 4 "text": { 5 "query": "purple rain", 6 "path": "title", 7 "score": { 8 "boost": { 9 "value": 3.0 10 } 11 } 12 } 13 }, 14 { 15 "text": { 16 "query": "purple rain", 17 "path": "cast", 18 "score": { 19 "boost": { 20 "value": 2.0 21 } 22 } 23 } 24 }, 25 { 26 "text": { 27 "query": "purple rain", 28 "path": "plot", 29 "score": { 30 "boost": { 31 "value": 1.0 32 } 33 } 34 } 35 }, 36 { 37 "phrase": { 38 "query": "purple rain", 39 "path": [ 40 "title", 41 "phrase", 42 "cast" 43 ], 44 "score": { 45 "boost": { 46 "value": 11.0 47 } 48 } 49 } 50 } 51 ] 52 }
Observe a duplicação da query do usuário em vários lugares desse estágio $search. Isso merece um pouco de codificação de sua parte, parametrizando valores, fornecendo ajustes fáceis e completos no arquivo de configuração para esses valores de aumento, nomes de campos e assim por diante, para facilitar a criação dessas cláusulas de consulta mais ricas em seu ambiente.
Esse tipo de espalhar uma consulta em campos impulsionados de forma independente é a primeira chave para desbloquear uma melhor relevância em suas pesquisas. A próxima chave é consultar com diferentes análises, permitindo que vários níveis de exatidão para a imprecisão tenham aumentos independentes e, novamente, eles podem ser espalhados por caminhos de campos com pesos diferentes.
A próxima seção detalha a criação de vários analisadores para campos; imagine conectá-los aos
path
sde outro grupo de cláusulasshould
! Sim, você pode se deixar levar por essa técnica, embora deva começar de forma simples. Muitas vezes, impulsionar os campos de forma independente e apropriada para o seu domínio é tudo o que se precisa para obter uma boa capacidade de localização e relevância.A forma como seus dados são indexados determina se e como eles podem ser combinados com consultas e, portanto, afeta os resultados que seus usuários experimentam. Ajustar a configuração do índice de campo pode alterar uma solicitação de pesquisa de não encontrar documentos para uma correspondência conforme o esperado (ou vice-versa!). Sua configuração de índice é sempre um trabalho em andamento, e o Query Analytics pode ajudar a acompanhar esse progresso. Ele evoluirá à medida que suas necessidades de consulta mudarem.
Se você configurou seu índice inteiramente com mapeamentos dinâmicos, começou bem! Você poderá consultar seus campos de maneiras específicas do tipo de dados — numericamente, por intervalos de datas, filtragem e correspondência, até mesmo regexing em valores de string. O mais interessante é a capacidade de consulta do texto analisado. Os valores de campo de string são analisados. Por padrão, nas configurações de mapeamento dinâmico, cada campo de string é analisado usando o analisador
lucene.standard
. Este analisador faz um trabalho geralmente decente de dividir strings de texto completo em termos pesquisáveis (ou seja, o "words" do texto). Esse analisador não faz nenhum tratamento específico do idioma. Assim, por exemplo, as palavras "find," "finding," e "finds" são todas indexadas como termos únicos com análise padrão/padrão, mas seriam indexadas como o mesmo termo radical ao usar lucene.english
.Aplicando algum conhecimento específico de domínio e dados, podemos ajustar como os termos são indexados e, portanto, quão facilmente encontrados e relevantes eles são para os documentos. Sabemos que nosso filme
plot
está em inglês, podemos mudar o analisador para lucene.english
, abrindo a capacidade de localização de filmes com queries que se aproximam das palavras em inglês no plot
real.O Atlas Search tem mais 40 analisadores específicos de idiomas disponíveis.A Análise de Query indicará queries com baixo desempenho, mas cabe a você fazer ajustes. Para enfatizar um ponto importante que está sendo reiterado aqui de várias maneiras, a forma como seu conteúdo é indexado afeta como ele pode ser consultado, e a combinação de como o conteúdo é indexado e como é consultado controla a ordem em que os resultados são retornados (também denominado relevância). Uma técnica realmente útil disponível com o Atlas Search é chamada deMultianalisador, habilitando cada campo a ser indexado usando qualquer número de configurações de analisadores. Cada uma dessas configurações é indexada independentemente (seu próprio índice invertido, dicionário de termos e tudo mais).
Por exemplo, poderíamos indexar o campo de título para fins de preenchimento automático e também poderíamos indexá-lo como texto em inglês e, em seguida, foneticamente. Também podemos usar nosso analisador personalizado definido (veja abaixo) para o termo shingling, bem como nosso analisador de todo o índice, padronizado para
lucene.standard
se não for especificado.1 "title": [ 2 { 3 "foldDiacritics": false, 4 "maxGrams": 7, 5 "minGrams": 3, 6 "tokenization": "nGram", 7 "type": "autocomplete" 8 }, 9 { 10 "multi": { 11 "english": { 12 "analyzer": "lucene.english", 13 "type": "string" 14 }, 15 "phonetic": { 16 "analyzer": "custom.phonetic", 17 "type": "string" 18 }, 19 "shingles": { 20 "analyzer": "custom.shingles", 21 "type": "string" 22 } 23 }, 24 "type": "string" 25 }
Como são indexados de forma independente, também podem ser consultados de forma independente. Com essa configuração, os títulos podem ser consultados foneticamente ("kat in the hat "), usando derivação com reconhecimento de inglês ("find nemo "), ou com shingles (de modo que as queries "the purple rain " possam criar a frase "purple rain " queries).
Explore os analisadoresintegrados disponíveis e experimente a multiindexação e a query. Às vezes, um pouco de análise personalizada pode realmente resolver o problema, portanto, tenha em mente essa técnica para uma maneira eficaz de melhorar a capacidade de localização e a relevância. Aqui estão nossas definições de analisador
custom.shingles
e custom.phonetic
, mas por favor, não copie isso implicitamente. Certifique-se de testar e entender esses ajustes no que se refere aos seus dados e tipos de queries:1 "analyzers": [ 2 { 3 "charFilters": [], 4 "name": "standard.shingles", 5 "tokenFilters": [ 6 { 7 "type": "lowercase" 8 }, 9 { 10 "maxShingleSize": 3, 11 "minShingleSize": 2, 12 "type": "shingle" 13 } 14 ], 15 "tokenizer": { 16 "type": "standard" 17 } 18 }, 19 { 20 "name": "phonetic", 21 "tokenFilters": [ 22 { 23 "originalTokens": "include", 24 "type": "daitchMokotoffSoundex" 25 } 26 ], 27 "tokenizer": { 28 "type": "standard" 29 } 30 } 31 ]
A query, naturalmente, ainda fará query do índice invertido configurado como padrão para um campo, a menos que o caminho especifique um "multi ".
Um exemplo simples de consultar especificamente o multi
custom.phonetic
, conforme o definimos aqui, tem a seguinte aparência:1 $search: { 2 "text": { 3 "query": "kat in the hat", 4 "path": { "value": "title", "multi": "custom.phonetic" } 5 } 6 }
Agora, visualize a combinação dessa análise “multi” com cláusulas
compound.should
aprimoradas de várias maneiras para obter controles de encontrabilidade e relevância refinados que sejam tão sutis quanto seu domínio vale a pena.Dica de especialista em ajuste de relevância: use algumas cláusulas, uma por campo multianalisado de forma independente, para aumentar do mais exato (melhor! ) para o menos exato, até a correspondência difusa conforme necessário.
Todos esses vários truques - desde análise de linguagem, palavras de derivação e um parâmetro difuso para corresponder palavras próximas, mas não muito corretas, e transmitir termos de consulta em vários campos - são ferramentas úteis.
Como você faz para incorporar o Atlas Search Query Analytics em seu aplicativo? É um processo bastante direto de adicionar uma pequena seção "tracking " ao seu estágio $search.
As consultas que contêm a estrutura
tracking.searchTerms
são rastreadas (ressalva para a camada de cluster qualificada):1 { 2 $search: { 3 "tracking": { 4 "searchTerms": "<query to track>" 5 } 6 } 7 }
Em Java, as SearchOptions de rastreamento são construídas assim:
1 SearchOptions opts = SearchOptions.searchOptions() 2 .option("scoreDetails", BsonBoolean.TRUE) 3 .option("tracking", new Document("searchTerms", query_string));
Se você tiver uma caixa de pesquisa simples e essa for a única entrada fornecida para uma consulta de pesquisa, essa string será a melhor opção para o valor
searchTerms
. Em alguns casos, a consulta a ser rastreada é mais complicada ou merece mais contexto. Ao fazer o dever de casa para este artigo, encontramos um de nossos primeiros usuários do recurso Query Analytics que estava usando códigos de rastreamento para o valorsearchTerms
, correspondente a outra collection que contém o contexto completo da consulta, como uma lista de IP que estão sendo usados para detecção de intrusão na rede.A simples adição dessas informações de rastreamento abre a porta para uma maior compreensão das consultas que ocorrem em seu sistema de pesquisa.
Os ajustes específicos que funcionam melhor para seus desafios de consulta específicos são onde a arte desse ofício entra em ação. Há muitas maneiras de melhorar os resultados de uma query específica. Mostramos várias técnicas a serem consideradas aqui. Principais conclusões:
- A pesquisa é o gateway usado para gerar receita, pesquisar e envolver os usuários.
- Saiba o que seus usuários estão enfrentando e use esse insight para iterar melhorias.
- A correspondência de resultados de classificação com imprecisão e relevância é uma arte e uma ciência, e há muitas opções.
O Atlas Search Query Analytics é uma boa primeira etapa no processo de gerenciamento de query de pesquisa virtuose.
{Parte de uma série
Análise de query de pesquisa do Atlas
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