Поделиться через

Использование профилей оценки с семантическим ранжировщиком в службе "Azure AI Search"

Вы можете применить профиль оценки над семантически ранжированными результатами поиска, при этом профиль оценки обрабатывается последним.

Чтобы профиль оценки предоставлял определение оценки, семантический рангер добавляет поле ответа, @search.rerankerBoostedScoreкоторое применяет логику профиля оценки к семантической ранжированию результатов. В результатах поиска, которые включают @search.score из ранжирования уровня 1, @search.rerankerScore от семантического ранжирования и @search.reRankerBoostedScore, результаты сортируются по @search.reRankerBoostedScore.

Prerequisites

Limitations

Повышение семантического ранжирования результатов применяется только к функциям профиля оценки. Нет повышения, если профиль оценки состоит только из взвешированных текстовых полей.

Как работает семантическая конфигурация с профилями оценки?

При выполнении семантического запроса, связанного с профилем оценки, третий показатель поиска, @search.rerankerBoostedScore значение, создается для каждого документа в результатах поиска. Эта повышенная оценка, вычисленная путем применения профиля оценки к существующему повторному рейтингу, не имеет гарантированного диапазона (0–4), как у обычного повторного рейтинга, и оценки могут быть значительно выше 4.

Семантические результаты сортируются по @search.rerankerBoostedScore умолчанию, если существует профиль оценки. rankingOrder Если свойство не указано, значение BoostedRerankerScore по умолчанию используется в семантической конфигурации.

В этом сценарии профиль оценки используется дважды.

  1. Во-первых, профиль оценки, определённый в индексе, используется во время начального этапа ранжирования L1, чтобы повысить качество результатов.

    • Текстовые запросы (BM25 или RRF)
    • Текстовая часть векторных запросов
    • Гибридные запросы, которые объединяют оба типа

  2. Затем семантический рангировщик пересчитывает первые 50 результатов, продвигая более семантически релевантные совпадения в верхнюю часть. Этот шаг может свести на нет преимущество скорингового профиля. Например, если вы усилили на основе свежести, то семантическое переупорядочение заменяет это усиление своей логикой на то, что наиболее актуально.

  3. Наконец, профиль оценки применяется снова, после повторной сортировки, усиливая влияние увеличений на окончательный порядок результатов. Если вы осуществляете повышение по критерию свежести, семантически ранжированные результаты пересчитываются с учетом свежести.

Включение профилей оценки в семантической конфигурации

Чтобы включить профили оценки для семантически ранжированных результатов, обновите индекс , задав rankingOrder свойство его семантической конфигурации. Используйте метод PUT для обновления индекса с вашими исправлениями. Перестроение индекса не требуется.

PUT https://{service-name}.search.windows.com/indexes/{index-name}?api-version=2025-09-01
{
  "semantic": {
    "configurations": [
      {
        "name": "mySemanticConfig",
        "rankingOrder": "boostedRerankerScore"
      }
    ]
  }
}

Отключение профилей оценки в семантической конфигурации

Чтобы отказаться от сортировки по семантической повторной оценке, задайте rankingOrder поле значением reRankerScore в семантической конфигурации.

PUT /indexes/{index-name}?api-version=2025-09-01
{
  "semantic": {
    "configurations": [
      {
        "name": "mySemanticConfig",
        "rankingOrder": "reRankerScore"
      }
    ]
  }
}

Даже если вы откажетесь от сортировки по @search.rerankerBoostedScore, boostedRerankerScore по-прежнему включается в ответ, но больше не используется для сортировки результатов.

Пример запроса и ответа

Начните с семантического запроса , указывающего профиль оценки. Этот запрос предназначен для индекса поиска, который имеет rankingOrder значение boostedRerankerScore.

POST /indexes/{index-name}/docs/search?api-version=2025-09-01
{
  "search": "my query to be boosted",
  "scoringProfile": "myScoringProfile",
  "queryType": "semantic"
}

Ответ включает новый rerankerBoostedScore, наряду с L1 @search.score и L2 @search.rerankerScore. Результаты упорядочены по @search.rerankerBoostedScore.

{
  "value": [
    {
      "@search.score": 0.63,
      "@search.rerankerScore": 2.98,
      "@search.rerankerBoostedScore": 7.68,
      "content": "boosted content 2"
    },
    {
      "@search.score": 1.12,
      "@search.rerankerScore": 3.12,
      "@search.rerankerBoostedScore": 5.61,
      "content": "boosted content 1"
    }
  ]
}
  • Last updated on