結果内のドキュメントのスコアリング

使用法

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

• $search ステージでは、score フィールドは $meta 式をとり、これには searchScore 値が必要です。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もできます。

  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。

  • 検索ノード間で結果が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 を計算するには、ホストはその上に存在するすべてのドキュメントを考慮に入れます。その中には、削除済みのドキュメントでインデックスからはまだ削除されていないものも含まれます。削除は各ホストで個別に発生するため、クエリがどのホストでルーティングされるかに応じて searchScore が変動することがあります。

  検索ノードで searchScore に基づくソート時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ちらのリクエストに投票してください。

• $vectorSearchステージでは、score フィールドは $meta 式をとり、これには、ベクトル検索結果内の各ドキュメントのスコアを返すために 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 ステージを使用して、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影響を与える要因には、次のようなものがあります。

• ドキュメント内の検索語の位置。

• ドキュメント内の検索語の出現頻度。

• 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 のドキュメントを参照してください。

Tutorials