Azure Когнитивный поиск - Профиль оценки - Максимальное количество функций в профиле - 8

Question

Мы разрабатываем инструмент поиска и пытаемся управлять релевантностью с помощью профиля оценки.

Azure Экземпляр Cognitive Search с ценовой категорией - Стандартный и индексный профиль имеет профиль оценки с 8 полями, определенными с функциями для повышения значения -

1. Is_Active 2. MS_Status 3. Div_Flag 4. FeedBack_Rating 5. ExperienceLevel 6. CostRating 7. PaymentScores 8. AcceptanceScore

и теперь пытаемся добавить еще одно поле (Is_Cross_Geographies_Active) Однако полученная ниже ошибка -

{"error": {"code": "", "message": "Запрос недействителен. Подробности: определение: scoringFunctionCount должно быть от 0 до 8. Фактическое value: 9 \ r \ n "}}

В результате дальнейшего исследования был получен документ ниже, объясняющий причину, по которой он заявляет, что максимальная функция, разрешенная в профиле оценки, может быть 8

https://docs.microsoft.com/en-us/azure/search/search-limits-quotas-capacity

Вопрос - В случае, если нам нужно добавить больше полей, можем ли мы объединить несколько полей в одно поле, т.е. rived field, а затем добавить это поле в профиль оценки? Кроме того, на данный момент мы добавили флаги и статус в виде полей numeri c по индексу, т.е. 1,0, и добавили как часть функции повышения с постоянным повышением. Пожалуйста, посоветуйте, следует ли применить здесь какой-либо другой подход?

Answer 1

Я предполагаю, что вы хотите применить факторы, которые влияют на оценку релевантности результатов полнотекстового поиска, а не ищете строгого упорядочивания. Если бы это было последнее, я бы предложил использовать $orderby.

Поскольку все ваши критерии повышения могут быть выражены в виде чисел, и похоже, что вы используете повышение по величине, есть возможность обойти ограничение, как вы предложили. Если вы можете предварительно рассчитать коэффициент повышения из всех других полей до или во время индексации, вы можете затем использовать одну функцию оценки, чтобы повысить его. Это, вероятно, также улучшило бы производительность подсчета очков, хотя на первый взгляд у меня нет никаких данных для количественной оценки этого.