为结果中的文档打分

Atlas Search 查询返回的每份文档都会根据相关性进行评分，结果集所包含的文档按分数高低顺序返回。

很多因素都会影响文档的分数，包括：

搜索词在文档中的位置，
搜索词在文档中出现的频率、
查询使用的操作符的类型，
查询使用的分析器类型。

注意

当您查询数组中的值时，Atlas Search 不会根据与查询匹配的数组内的值数量更改匹配结果的分数。无论数组内有多少个匹配项，分数都将与单个匹配项相同。

分配给返回文档的分数是文档元数据的一部分。通过在聚合管道中使用 $project 阶段，可以将每个返回文档的分数与结果集一起包含在内。

在 $search 阶段之后，在 $project 阶段，score 字段采用 $meta 表达式，此表达式需要 searchScore 值。您也可以为 scoreDetails 字段 $meta 表达式指定 searchScoreDetails 值，以了解分数明细。

在 $vectorSearch 阶段之后，在 $project 阶段，score 字段采用了 $meta 表达式，需要 vectorSearchScore 值返回向量搜索结果中每个文档的分数。

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：

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 ])

要了解更多信息，请参阅修改和规范化搜索分数。

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 ])

要了解更多信息，请参阅返回搜索分数详情。

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 ])

要了解详细信息，请参阅 Atlas Vector Search 分数。

在 $project 阶段之后，不需要加入降序 $sort，因为 Atlas Search 会从最高得分到最低得分返回文档。但是，如果结果中的多份文档具有相同得分，则文档顺序是不确定的。如果希望结果有明确的排序，建议您在 $search阶段加入排序选项，以便按唯一字段对结果进行排序。如果未指定唯一字段，Atlas Search 默认会在结果分数相同时对结果进行任意排序。您还可以使用排序选项，按分数对结果进行升序排序。要了解更多信息，请参阅对 Atlas Search 结果进行排序和按分数排序示例。

注意

在单独的搜索节点上，每个节点都有自己的文档副本，该副本具有不同的内部 ID，当多个文档具有相同的分数时，Lucene 会使用该 ID 对结果进行排序。如果未处理查询的节点上文档的内部 ID 的分页顺序高于分页标记，则如果对结果进行排序和分页，处理查询的节点上的 mongot 可能会将其包含在结果中。为避免出现这种情况，请在 $search 后使用 $match，通过 _id 排除文档。

有关 Lucene 评分算法的更多信息，请参阅 Lucene 文档。

后退

3. 构造查询路径

来年

修改分数

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	"$vectorSearch": {
4	<query-syntax>
5	}
6	},
7	{
8	"$project": {
9	"<field-to-include>": 1,
10	"<field-to-exclude>": 0,
11	"score": { "$meta": "vectorSearchScore" }
12	}
13	}
14	])