Přidání profilů vyhodnocování do indexu hledání

U fulltextových vyhledávacích dotazů hledá vyhledávací modul skóre vyhledávání pro každý dokument, který umožňuje řazení výsledků z vysoké na nízkou. Azure Kognitivní hledání používá k výpočtu počátečního skóre výchozí algoritmus hodnocení, ale výpočet můžete přizpůsobit pomocí profilu vyhodnocování.

Profily vyhodnocování jsou vložené do definic indexů a zahrnují vlastnosti pro zvýšení skóre shody, kde další kritéria nalezená v profilu poskytují logiku zvyšování. Můžete například chtít zvýšit shody na základě jejich potenciálních výnosů, zvýšit úroveň nových položek nebo možná zvýšit množství položek, které byly v inventáři příliš dlouho.

Neznáte koncepty důležitosti? Následující segment videa se rychle přepošle na to, jak profily vyhodnocování fungují v Azure Kognitivní hledání, ale video také pokrývá základní koncepty. Můžete si také projít hodnocení podobnosti a bodování pro další pozadí.

Co je profil vyhodnocování?

Profil vyhodnocování je součástí definice indexu a skládá se z váženého pole, funkcí a parametrů. Účelem profilu vyhodnocování je zvýšit nebo rozšířit dokumenty na základě zadaných kritérií.

Následující definice znázorňuje jednoduchý profil s názvem geo. Tato jedna zvyšuje výsledky, které mají hledaný termín v poli hotely. Tato funkce také využívá distance funkci k upřednostnění výsledků, které spadají do deseti kilometrů aktuálního umístění. Pokud někdo vyhledá pojem "Inn" a "Inn" se stane součástí názvu hotelu, dokumenty, které obsahují Hotely s "Inn" v rámci poloměru 10 KM v aktuálním umístění, se ve výsledcích hledání zobrazí výše.

"scoringProfiles": [
  {  
    "name":"geo",
    "text": {  
      "weights": {  
        "hotelName": 5
      }                              
    },
    "functions": [
      {  
        "type": "distance",
        "boost": 5,
        "fieldName": "location",
        "interpolation": "logarithmic",
        "distance": {
          "referencePointParameter": "currentLocation",
          "boostingDistance": 10
        }                        
      }                                      
    ]                     
  }            
]

Pokud chcete použít tento profil vyhodnocování, váš dotaz se formuluje zadáním parametru scoringProfile v žádosti.

POST /indexes/hotels/docs&api-version=2020-06-30
{
    "search": "inn",
    "scoringProfile": "geo",
    "scoringParameter": currentLocation--122.123,44.77233
}

Tento dotaz vyhledá pojem "Inn" a předá ho do aktuálního umístění. Všimněte si, že tento dotaz obsahuje další parametry, například scoringParameter. Parametry dotazu jsou popsány v dokumentu hledání (REST API).

V rozšířeném příkladu si můžete prohlédnout podrobnější příklad profilu vyhodnocování.

Jak se počítají skóre

Skóre jsou vypočítány pro fulltextové vyhledávací dotazy pro účely řazení nejrelevantních shod a jejich vrácení v horní části odpovědi. Celkové skóre každého dokumentu je souhrn jednotlivých výsledků pro každé pole, kde se jednotlivé skóre každého pole vypočítávají na základě četnosti a četnosti hledání dokumentů v rámci tohoto pole (označované jako TF-IDF nebo frekvence termínů – inverzní frekvence dokumentů).

Kdy přidat logiku bodování

Jeden nebo více profilů vyhodnocování byste měli vytvořit v případě, že výchozí chování hodnocení nebude v souladu s vašimi podnikovými záměry dostatečně daleko. Například se můžete rozhodnout, že se má při hledání upřednostňovat nové přidávané položky. Podobně může být pole, které obsahuje ziskové marže, nebo jiné pole, které indikuje potenciální výnosy. Zvyšování výsledků, které jsou smysluplnější pro vaše uživatele nebo firmy, je často rozhodujícím faktorem při přijímání profilů vyhodnocování.

Řazení založené na relevanci na stránce vyhledávání je implementováno také prostřednictvím profilů vyhodnocování. Vezměte v úvahu stránky výsledků hledání, které jste použili v minulosti, které vám umožňují řadit podle ceny, data, hodnocení nebo relevance. V Azure Kognitivní hledání se profily vyhodnocování dají použít k pohonu možnosti relevance. Definice relevance je řízena vámi, s predikátem pro obchodní cíle a typem vyhledávacího prostředí, které chcete doručit.

Rozšířený příklad

Následující příklad ukazuje schéma indexu se dvěma profily vyhodnocování ( boostGenre , newAndHighlyRated ). Každý dotaz na tento index, který obsahuje buď profil jako parametr dotazu, použije profil k vyhodnocení sady výsledků dotazu.

boostGenreProfil používá pole váženého textu a zvyšuje shody nalezené v polích albumTitle, Žánr a umělec. Pole se zvyšují 1,5, 5 a 2 v uvedeném pořadí. Proč se Žánr zvýšilo, takže je mnohem větší než ostatní? Pokud je hledání prováděno nad daty, která jsou poměrně homogenní (stejně jako u "žánru" v musicstoreindex), možná budete potřebovat větší odchylku v relativních závažích. Například v musicstoreindex se "Rock" zobrazí jako žánr i v popiscích žánrů ve stejné větě. Pokud chcete, aby měl Žánr popis žánru, bude mít pole Žánr mnohem vyšší relativní váhu.

{  
  "name": "musicstoreindex",  
  "fields": [  
    { "name": "key", "type": "Edm.String", "key": true },  
    { "name": "albumTitle", "type": "Edm.String" },  
    { "name": "albumUrl", "type": "Edm.String", "filterable": false },  
    { "name": "genre", "type": "Edm.String" },  
    { "name": "genreDescription", "type": "Edm.String", "filterable": false },  
    { "name": "artistName", "type": "Edm.String" },  
    { "name": "orderableOnline", "type": "Edm.Boolean" },  
    { "name": "rating", "type": "Edm.Int32" },  
    { "name": "tags", "type": "Collection(Edm.String)" },  
    { "name": "price", "type": "Edm.Double", "filterable": false },  
    { "name": "margin", "type": "Edm.Int32", "retrievable": false },  
    { "name": "inventory", "type": "Edm.Int32" },  
    { "name": "lastUpdated", "type": "Edm.DateTimeOffset" }  
  ],  
  "scoringProfiles": [  
    {  
      "name": "boostGenre",  
      "text": {  
        "weights": {  
          "albumTitle": 1.5,  
          "genre": 5,  
          "artistName": 2  
        }  
      }  
    },  
    {  
      "name": "newAndHighlyRated",  
      "functions": [  
        {  
          "type": "freshness",  
          "fieldName": "lastUpdated",  
          "boost": 10,  
          "interpolation": "quadratic",  
          "freshness": {  
            "boostingDuration": "P365D"  
          }  
        },  
        {
          "type": "magnitude",  
          "fieldName": "rating",  
          "boost": 10,  
          "interpolation": "linear",  
          "magnitude": {  
            "boostingRangeStart": 1,  
            "boostingRangeEnd": 5,  
            "constantBoostBeyondRange": false  
          }  
        }  
      ]  
    }  
  ],  
  "suggesters": [  
    {  
      "name": "sg",  
      "searchMode": "analyzingInfixMatching",  
      "sourceFields": [ "albumTitle", "artistName" ]  
    }  
  ]   
}  

Postup přidání profilu vyhodnocování

Chcete-li implementovat vlastní chování bodování, přidejte profil vyhodnocování do schématu definujícího index. V rámci indexu můžete mít až 100 profilů vyhodnocování (viz omezení služby), ale v libovolném daném dotazu můžete zadat jenom jeden profil v čase.

1. Začněte s definicí indexu. Můžete přidat a aktualizovat profily vyhodnocování pro existující index, aniž byste je museli znovu sestavovat. K odeslání revize použijte požadavek na index aktualizace .

2. Vložit do šablony uvedené v tomto tématu.

3. Zadejte název. Profily vyhodnocování jsou volitelné, ale pokud ho přidáte, název je povinný. Nezapomeňte dodržovat Kognitivní hledání konvence pojmenování pro pole (začíná písmenem, vyhněte se speciálním znakům a rezervovaným slovům).

4. Zadejte kritéria zvyšování úrovně. Jeden profil může obsahovat Vážená pole, funkcenebo obojí.

Měli byste pracovat iterativním s využitím datové sady, která vám pomůže dokázat nebo dokázat účinnost daného profilu.

Profily vyhodnocování lze definovat v Azure Portal, jak je znázorněno na následujícím snímku obrazovky, nebo programově prostřednictvím rozhraní REST API nebo v sadách Azure SDK, jako je například třída ScoringProfile v sadě Azure SDK pro .NET.

Použití vážených polí

Použijte vážená pole, když je kontext pole důležitý a dotazy jsou fulltextové vyhledávání (označované také jako bezplatné hledání textu na formuláři). Pokud například dotaz obsahuje pojem "letiště", možná budete chtít, aby pole "letiště" v poli Popis mělo větší váhu než v poli hotely.

Vážená pole se skládají z vyhledávacího pole a kladné číslo, které se používá jako násobitel. Pokud je původní skóre pole Hotely 3, zvyšuje se skóre tohoto pole 6 a přispívá k vyššímu celkovému skóre nadřazeného dokumentu.

"scoringProfiles": [  
{  
  "name": "boostKeywords",  
  "text": {  
    "weights": {  
      "HotelName": 2,  
      "Description": 5 
    }  
  }  
}

Používání funkcí

Funkce použijte v případě, že jednoduchá relativní závaží nejsou dostačující nebo se nevztahují, jako v případě vzdálenosti a aktuálnosti, která se počítá přes číselná data. Můžete zadat více funkcí na jeden profil vyhodnocování.

Pravidla pro používání funkcí

• Funkce lze použít pouze pro pole, která mají atribut Filtered.
• Typ funkce ("aktuálnost", "velikost", "vzdálenost", "značka") musí být malá písmena.
• Funkce nesmí obsahovat hodnoty null nebo prázdné hodnoty.

Template (Šablona)

Tato část ukazuje syntaxi a šablonu pro profily vyhodnocování. Popisy atributů profilu bodování najdete v části Reference k vlastnostem v následující části.

"scoringProfiles": [  
  {   
    "name": "name of scoring profile",   
    "text": (optional, only applies to searchable fields) {   
      "weights": {   
        "searchable_field_name": relative_weight_value (positive #'s),   
        ...   
      }   
    },   
    "functions": (optional) [  
      {   
        "type": "magnitude | freshness | distance | tag",   
        "boost": # (positive number used as multiplier for raw score != 1),   
        "fieldName": "(...)",   
        "interpolation": "constant | linear (default) | quadratic | logarithmic",   

        "magnitude": {
          "boostingRangeStart": #,   
          "boostingRangeEnd": #,   
          "constantBoostBeyondRange": true | false (default)
        }  

        // ( - or -)  

        "freshness": {
          "boostingDuration": "..." (value representing timespan over which boosting occurs)   
        }  

        // ( - or -)  

        "distance": {
          "referencePointParameter": "...", (parameter to be passed in queries to use as reference location)   
          "boostingDistance": # (the distance in kilometers from the reference location where the boosting range ends)   
        }   

        // ( - or -)  

        "tag": {
          "tagsParameter":  "..."(parameter to be passed in queries to specify a list of tags to compare against target field)   
        }
      }
    ],   
    "functionAggregation": (optional, applies only when functions are specified) "sum (default) | average | minimum | maximum | firstMatching"   
  }   
],   
"defaultScoringProfile": (optional) "...", 

Odkaz na vlastnost

Nastavit interpoly

Interpolace umožňují nastavit tvar sklonu, který se používá pro bodování. Vzhledem k tomu, že je bodování vysoké, je sklon vždy nižší, ale interpolace určuje křivku sklonu dolů. Můžete použít následující interpolace:

Nastavení boostingDuration

boostingDuration je atributem freshness funkce. Použijete ji k nastavení období vypršení platnosti, po kterém se u konkrétního dokumentu zastaví zvyšování úrovně. Chcete-li například zvýšit množství produktů nebo označení na 10 dní propagačního období, zadejte pro tyto dokumenty 10 dní tečku jako "P10D".

boostingDuration musí být formátován jako hodnota XSD "dayTimeDuration" (omezená podmnožina hodnoty Duration ISO 8601). Vzor pro tuto položku je: "P [nD] [T [nH] [nM] [nS]]".

Následující tabulka uvádí několik příkladů.

Další příklady naleznete v tématu schéma XML: DataTypes (w3.org Web).

Viz také

• Hodnocení podobnosti a bodování v Azure Kognitivní hledání
• Odkaz na REST API
• Vytvoření rozhraní API pro index
• Sada Azure Kognitivní hledání .NET SDK
• Co jsou profily bodování?