Arama dizinine puanlama profilleri ekleme

Tam metin arama sorguları için, arama altyapısı eşleşen her belge için bir arama puanı hesaplar ve bu da sonuçların yüksekten düşüke doğru derecesini verir. Azure Bilişsel Arama puanı hesaplamak için varsayılan puanlama algoritması kullanır, ancak hesaplamayı bir puanlama profili aracılığıyla özelleştirebilirsiniz.

Puanlama profilleri dizin tanımlarına ekli olur ve profilde bulunan ek ölçütlerin artırma mantığını sağladığı eşleşme puanını artırma özelliklerini içerir. Örneğin, gelir potansiyeline göre eşleşmeleri artırmak, yeni öğeleri tanıtmak veya envanterde çok uzun süre yer alan öğeleri artırmak istiyor olabilirsiniz.

İlgi kavramları hakkında bilginiz yok mu? Aşağıdaki video segmenti, puanlama profillerinin Azure Bilişsel Arama hızlı bir şekilde ilerler ancak videoda temel kavramlar da yer almaktadır. Daha fazla arka plan için Benzerlik derecelendirmesini ve puanlamasını gözden geçirmek de iyi olabilir.

Puanlama profili nedir?

Puanlama profili dizin tanımının bir parçasıdır ve ağırlıklı alanlar, işlevler ve parametrelerden oluşur. Puanlama profilinin amacı, size sağlandık ölçütlere göre eşleşen belgeleri artırmak veya artırmaktır.

Aşağıdaki tanım 'geo' adlı basit bir profil gösterir. Bu, hotelName alanında arama terimi olan sonuçları artırır. Ayrıca, geçerli distance konumun on kilometresi içinde olan sonuçları tercih etmek için işlevini kullanır. Birisi 'inn' terimini ararsa ve 'inn' otel adının bir parçası olursa, geçerli konumun 10 KM yarıçapı içinde 'inn' içeren oteller içeren belgeler arama sonuçlarında daha yüksek görünür.

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

Bu puanlama profilini kullanmak için sorgunuz istekte scoringProfile parametresini belirterek formüle edildi.

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

Bu sorgu "inn" terimini arar ve geçerli konumu geçer. Bu sorgunun scoringParameter gibi diğer parametreleri de içerir. Sorgu parametreleri Arama Belgeleri (REST API) içinde açıklanmıştır.

Puanlama profilinin daha ayrıntılı bir örneğini gözden geçirmek için Genişletilmiş örneğine bakın.

Puanlar nasıl hesaplanır?

Puanlar, en ilgili eşleşmeleri sıralamak ve yanıtın en üstüne geri dönmek amacıyla tam metin arama sorguları için hesaplanır. Her belgenin genel puanı, her bir alan için ayrı puanlar toplama işlemidir. Burada her bir alanın bireysel puanı, bu alan içindeki aranan terimlerin terim sıklığına ve belge sıklığına (TF-IDF veya terim sıklığı ters belge sıklığı olarak bilinir) göre hesaplanır.

Puanlama mantığı ne zaman ekli?

Varsayılan derecelendirme davranışı iş hedeflerinizi karşılarken yeterince ileri gitmese bir veya daha fazla puanlama profili oluşturmanız gerekir. Örneğin, arama ilgi düzeyinin yeni eklenen öğelere uygun olduğuna karar veebilirsiniz. Benzer şekilde, kar marjı içeren bir alanı veya gelir potansiyelini gösteren başka bir alanı olabilir. Kullanıcılarınız veya işletmeniz için daha anlamlı sonuçları artırmak genellikle puanlama profillerinin benimsenmesinde belirleyici faktördür.

Arama sayfasındaki ilgi tabanlı sıralama, puanlama profilleri aracılığıyla da uygulanır. Geçmişte fiyat, tarih, derecelendirme veya ilgi düzeyine göre sıralamanızı sağlarken kullanılan arama sonuçları sayfalarını göz önünde bulundurabilirsiniz. Bu Azure Bilişsel Arama puanlama profilleri'nin 'ilgi düzeyi' seçeneğini oluşturması için kullanılabilir. İlgi düzeyinin tanımı, iş hedeflerine ve sunmak istediğiniz arama deneyiminin türüne bağlı olarak sizin kontrol altında olur.

Genişletilmiş örnek

Aşağıdaki örnekte, iki puanlama profiline sahip bir dizinin şeması gösterilmektedir ( boostGenre , newAndHighlyRated ). Bu dizinde sorgu parametresi olarak iki profilden birini içeren tüm sorgular, sonuç kümesi puan almak için profili kullanır.

Profil boostGenre ağırlıklı metin alanlarını kullanır vetitle, tür ve artistName alanlarında bulunan eşleşmeleri artırır. Alanlar sırasıyla 1,5, 5 ve 2 artırıldı. Tür neden diğer türlerden çok daha yüksek? Arama biraz homojen veriler üzerinden yapılıyorsa (müzik deposuinde 'tür' olduğu gibi), göreli ağırlıklarda daha büyük bir varyansa ihtiyacınız olabilir. Örneğin musicstoreinde 'rock' hem bir tür hem de aynı tümcecikli tür açıklamalarında görünür. Türün, tür açıklamasına göre daha yüksek olması için tür alanı çok daha yüksek bir göreli ağırlık gerekir.

{  
  "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" ]  
    }  
  ]   
}  

Puanlama profili ekleme adımları

Özel puanlama davranışını uygulamak için, dizini tanımlayan şemaya bir puanlama profili ekleyin. Bir dizin içinde en fazla 100 puanlama profiline sahip olursanız (bkz. Hizmet Sınırları),ancak belirli bir sorguda aynı anda yalnızca bir profil belirtebilirsiniz.

1. Bir dizin tanımıyla başlama. Mevcut bir dizinde puanlama profillerini yeniden oluşturmak zorunda kalmadan ekleyebilir ve güncelleştirebilirsiniz. Düzeltmenizi yayınla için Bir Güncelleştirme Dizini isteği kullanın.

2. Bu konu başlığında sağlanan Şablonu yapıştırın.

3. Bir ad sağlayın. Puanlama profilleri isteğe bağlıdır, ancak bir profil eklerken ad gereklidir. Alanlar için Bilişsel Arama adlandırma kurallarına (harfle başlar, özel karakterlerden ve ayrılmış sözcüklerden kaçının) dikkat edin.

4. Artırma ölçütlerini belirtin. Tek bir profil ağırlıklı alanlar, işlevler veya herikisini birden içerebilir.

Bir profilin etkinliğini kanıtlamanıza veya bu profilin etkinliğini kanıtlamanıza yardımcı olacak bir veri kümesi kullanarak, tekrar tekrar çalışmalısiniz.

Puanlama profilleri, Azure portal ekran görüntüsünde gösterildiği gibi ya da REST API'leri veya .NET için Azure SDK'sı ScoringProfile sınıfı gibi Azure SDK'ları aracılığıyla program aracılığıyla tanımlanabilir.

Ağırlıklı alanları kullanma

Alan bağlamı önemli olduğunda ve sorgular tam metin araması (serbest biçimli metin araması olarak da bilinir) olduğunda ağırlıklı alanları kullanın. Örneğin, bir sorgu "airport" terimini içerirse, Açıklama alanında "airport" ifadesinin HotelName'den daha fazla ağırlıka sahip olup olamayabilirsiniz.

Ağırlıklı alanlar, aranabilir bir alandan ve çarpan olarak kullanılan pozitif bir sayıdan oluşur. HotelName'in özgün alan puanı 3 ise, bu alan için artıran puan 6 olur ve üst belgenin kendisi için daha yüksek bir genel puana katkıda bulunmaktadır.

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

İşlevleri kullanma

Basit göreli ağırlıklar yetersiz olduğunda veya uygulanamasa da, sayısal veriler üzerinde yapılan hesaplamalar olan uzaklık ve yenilik gibi işlevleri kullanın. Puanlama profili başına birden çok işlev belirtebilirsiniz.

İşlevleri kullanma kuralları

• İşlevler yalnızca filtrelenebilir olarak öznitelikli alanlara uygulanabilir.
• İşlev türü ("freshness", "magnitude", "distance", "tag") küçük harfli olması gerekir.
• İşlevler null veya boş değerlere sahip olamaz.

Şablon

Bu bölümde puanlama profillerini gösteren söz dizimi ve şablon yer almaktadır. Puanlama profili özniteliklerinin açıklamaları için sonraki bölümde yer alan Özellik başvurusu bölümüne bakın.

"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) "...", 

Özellik başvurusu

Enterpolasyonlarını ayarla

Ara değer, Puanlama için kullanılan eğim şeklini ayarlamanıza olanak sağlar. Puanlama yüksek ve düşük olduğundan, eğim her zaman azalabilir, ancak ilişkilendirme, aşağı doğru eğim eğrisini belirler. Aşağıdaki enterpolasyonda kullanılabilir:

BoostingDuration 'ı ayarlama

boostingDuration , işlevinin bir özniteliğidir freshness . Belirli bir belge için yükseltme durdurulacak bir süre sonu dönemi ayarlamak için bunu kullanırsınız. Örneğin, 10 günlük promosyon dönemi için bir ürün satırını veya markasını artırmak üzere, bu belgeler için 10 günlük dönemi "P10D" olarak belirtmeniz gerekir.

boostingDuration XSD "dayTimeDuration" değeri (ISO 8601 Duration değerinin kısıtlı bir alt kümesi) olarak biçimlendirilmelidir. Bunun için model: "P [nD] [T [nH] [nM] [nS]]".

Aşağıdaki tabloda birkaç örnek verilmiştir.

Daha fazla örnek için bkz. XML şeması: veri türleri (w3.org web sitesi).

Ayrıca bkz.

• Azure Bilişsel Arama benzerlik derecelendirmesi ve Puanlama
• REST API başvurusu
• Dizin API 'SI oluştur
• Azure Bilişsel Arama .NET SDK
• Puanlama profilleri nedir?