スコアリングプロファイルを追加して検索スコアを上げる

[アーティクル]
09/27/2024

スコアリングプロファイルを使用すると、条件に基づいて一致するドキュメントのランク付けをブーストすることができます。この記事では、指定したパラメーターに基づいて検索スコアをブーストさせるスコアリングプロファイルを指定して割り当てる方法について説明します。

スコアリングプロファイルは、キーワード検索、ベクトル検索、ハイブリッド検索に使用できます。ただし、スコアリングプロファイルはベクトル以外のフィールドにのみ適用されるため、スコアリングプロファイルで使用できるテキストフィールドまたは数値フィールドがインデックスに含まれていることを確認してください。ベクトルおよびハイブリッド検索のスコアリングプロファイルサポートは、2024-05-01-preview および 2024-07-01 REST API と、これらのリリースを対象とする Azure SDK パッケージで使用できます。

スコアリングプロファイルに関する重要なポイント

スコアリングプロファイルパラメーターは、次のいずれかです。

特定の文字列フィールドで一致が見つかった、重み付けフィールド。たとえば、"summary" フィールドで見つかった一致について、"content" フィールドで見つかった同じ一致よりも関連性を高くしたい場合があります。
日付、範囲、地理座標などの数値データ用の関数。任意の文字列コレクションを提供するフィールドで動作するタグ関数もあります。 tags フィールドで一致が見つかったかどうかに基づいてスコアをブーストする場合は、重み付けフィールドよりもこのアプローチを選択できます。

複数のプロファイルを作成し、クエリロジックを変更して、使用するプロファイルを選択できます。

インデックスには最大 100 個のスコアリングプロファイルを含めることができます (サービスの制限に関する記事を参照) が、クエリには一度に 1 つのプロファイルのみ指定できます。

Note

関連性の概念について詳しく理解するには、背景については、Azure AI 検索での関連性とスコアリングに関するページを参照してください。また、BM25 ランク付けされた結果のスコアリングプロファイルについては、この YouTube の動画セグメントもご覧ください。

スコアリングプロファイルの定義

スコアリングプロファイルは、インデックススキーマで定義されている名前付きオブジェクトです。スコアリングプロファイルは、重み付けフィールド、関数、パラメーターで構成されます。

次の定義は、"geo" という名前の単純なプロファイルを示しています。この例では、hotelName フィールド内の検索語句を含む結果をブーストします。また、distance 関数を使用して、現在の場所から 10 キロメートル以内にある結果を優先します。他のユーザーが語句 "inn" の検索を実行し、"inn" がたまたまホテル名の一部であった場合、現在位置の半径 10 Km 以内にあって "inn" を含むホテルが記載されているドキュメントが検索結果で上位に表示されます。

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

このスコアリングプロファイルを使用するには、クエリを作成して、要求に scoringProfile パラメーターを指定します。 REST API を使用している場合、クエリは GET および POST 要求を使用して指定されます。次の例では、"currentLocation" には単一のダッシュ (-) の区切り記号があります。その後に経度と緯度の座標が続き、経度は負の値です。

GET /indexes/hotels/docs?search+inn&scoringProfile=geo&scoringParameter=currentLocation--122.123,44.77233&api-version=2024-07-01

POST を使用する場合の構文の違いに注意してください。 POST では、"scoringParameters" は複数形であり、配列です。

POST /indexes/hotels/docs&api-version=2024-07-01
{
    "search": "inn",
    "scoringProfile": "geo",
    "scoringParameters": ["currentLocation--122.123,44.77233"]
}

このクエリは、語句 "inn" を検索し、現在の場所を渡します。このクエリには、scoringParameter などの他のパラメーターが含まれていることがわかります。 "scoringParameter" などのクエリパラメーターについては、「ドキュメントの検索 (REST API)」を参照してください。

その他のシナリオについては、「ベクトルおよびハイブリッド検索の拡張例」と「キーワード検索の拡張例」を参照してください。

Azure AI 検索での検索スコアリングのしくみ

スコアリングプロファイルは、プロファイルの条件を満たす一致のスコアをブーストすることで、既定のスコアリングアルゴリズムを補完します。スコアリング関数は、キーワード検索、純粋なベクトルクエリ、ハイブリッドクエリに適用されます。

Azure AI 検索でスコアリングプロファイルまたはその他のブースト機能を使用すると、スタンドアロンのテキストおよびベクトルクエリを含め、逆順位付け関数 (RRF) アルゴリズムによってスコアが割り当てられます。 RRF の後、スコアリング/ブースト、セマンティックランク付け、ベクトル重み付けの調整がすべて行われます。

スコアリングプロファイルを持つフィールドと、ランク付けが行われるタイミングを示すダイアグラム。

ヒント

featuresMode (プレビュー) パラメーターを使用して、検索結果 (フィールドレベルのスコアを含む) と共に追加のスコアリングの詳細を要求できます。

スコアリングプロファイルを検索インデックスに追加する

まず、インデックス定義から始めます。既存のインデックスでスコアリングプロファイルを追加および更新できます。インデックスを再構築する必要はありません。リビジョンを投稿するには、インデックスの作成または更新要求を使用します。
この記事に記載されているテンプレートに貼り付けます。
名前付け規則に準拠した名前を指定します。
ブースト条件を指定します。 1 つのプロファイルには、テキスト重み付けフィールド、関数、またはその両方を含めることができます。

特定のプロファイルの有効性を証明または誤りを証明するために役立つデータセットを使用して、反復的な作業を行う必要があります。

次のスクリーンショットに示すように、スコアリングプロファイルは Azure portal で定義できます。また、REST API や Azure SDK (Azure SDK for .NET の ScoringProfile クラスなど) を使用してプログラムから定義することもできます。

テキスト重み付けフィールドを使用する

フィールドコンテキストが重要で、クエリに searchable 文字列フィールドが含まれる場合は、テキスト重み付けフィールドを使用します。たとえば、クエリに "airport" という語句が含まれる場合は、Description フィールドの "airport" の重みを HotelName よりも大きく設定できます。

重み付けフィールドは、searchable フィールドと乗数として使用される正の数で構成される名前と値のペアです。 HotelName の元のフィールドスコアが 3 の場合、そのフィールドのブーストされたスコアは 6 になり、親ドキュメント自体の全体のスコアが高くなります。

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

Functions の使用

数値データに対する計算である距離や鮮度の場合のように、単純かつ相対的な重みが不足している場合、または適用されない場合は、関数を使用します。スコアリングプロファイルごとに複数の関数を指定できます。 Azure AI Search で使用される EDM データ型の詳細については、「サポートされているデータ型」を参照してください。

関数	説明	ユースケース
distance	近接または地理的位置によりブーストします。この関数は、 `Edm.GeographyPoint` フィールドでのみ使用できます。	"近くを検索" シナリオに使用します。
freshness	datetime フィールド (`Edm.DateTimeOffset`) の値によってブーストします。 boostingDuration を設定して、ブーストが行われる期間を表す値を指定します。	新しいまたは以前の日付でブーストする場合に使用します。カレンダーイベントなどの項目を将来の日付で順位付けして、現在に近い項目が遠い将来の項目よりも上位に順位付けされるようにします。範囲の一方の端は現在時刻に固定されます。過去の時間範囲をブーストするには、正の boostingDuration を使用します。将来の時刻の範囲をブーストするには、負の値の boostingDuration を使用します。
magnitude	数値フィールドの値の範囲に基づいて順位付けを変更します。値は整数または浮動小数点数にする必要があります。 1 ～ 4 の星評価を対象とする場合、これは 1 になります。 50% を超える利益を対象とする場合、これは 50 になります。この関数は、`Edm.Double` フィールドと `Edm.Int` フィールドでのみ使用できます。 magnitude 関数では、逆のパターンが必要な場合 (たとえば、価格がより高い項目より価格がより低い項目をブーストする場合) に、高範囲から低範囲に反転することができます。たとえば、価格の範囲が 100 ～ 1 ドルである場合、`boostingRangeStart` を 100 に、`boostingRangeEnd` を 1 に設定して、より低い価格の項目をブーストします。	利益率、評価、クリックスルー数、ダウンロード数、最高価格、最低価格、またはダウンロード数でブーストする場合に使用します。 2 つの項目が該当する場合は、評価の高い方の項目が最初に表示されます。
タグ	検索ドキュメントとクエリ文字列の両方に共通するタグでブーストします。タグは `tagsParameter` で指定されます。この関数は、`Edm.String` および `Collection(Edm.String)` 型の検索フィールドでのみ使用できます。	タグフィールドがある場合に使用します。リスト内の特定のタグ自体がコンマ区切りのリストである場合は、フィールドに対してテキストノーマライザーを使用して、クエリ時にコンマを取り除くことができます (コンマ文字をスペースにマップします)。この方法では、すべての語句がコンマ区切りの 1 つの長い文字列になるようにリストを "フラット化" します。

関数の使用に関する規則

関数は、filterable として属性付けされたフィールドにのみ適用できます。
関数型 ("freshness"、"magnitude"、"distance"、"tag") は小文字にする必要があります。
関数に null または空の値を含めることはできません。
関数には、関数定義ごとに 1 つのフィールドのみを含めることができます。同じプロファイルで magnitude を 2 回使用するには、フィールドごとに 1 つずつ、2 つの magnitude 定義を指定します。

Template

このセクションでは、スコアリングプロファイルの構文とテンプレートを示します。プロパティの説明については、REST API リファレンスを参照してください。

"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) "...",

補間の設定

補間により、スコアリングに使用する傾きの形状が設定されます。スコアリングは高から低なので、傾きは常に減少ですが、補間により下向きの傾きの曲線が決まります。次の補間を使用できます。

補間	説明
`linear`	最大値と最小値の範囲内にある項目の場合、ブーストは一定量ずつ減少して適用されます。線形はスコアリングプロファイルの既定の補間です。
`constant`	開始と終了の範囲内にある項目については、一定のブーストが順位の結果に適用されます。
`quadratic`	ブーストが一定の割合で減少する線状補間と比較して、二次の場合、最初は遅いペースで減少しますが、終了範囲に近づくにつれて減少するペースが速くなります。 tag スコアリング関数では、この補間オプションは使用できません。
`logarithmic`	ブーストが一定の割合で減少する線状補間と比較して、対数の場合、最初は速いペースで減少しますが、終了範囲に近づくにつれて減少するペースが遅くなります。 tag スコアリング関数では、この補間オプションは使用できません。

グラフでの定数、線形、二次方程式、log10 の線

freshness 関数の boostingDuration を設定する

boostingDuration は freshness 関数の属性です。これを使用して特定のドキュメントに対して有効期限を設定します。この期限が過ぎるとブースティングは停止します。たとえば、10 日のプロモーション期間中に製品ラインまたはブランドをブーストするには、該当するドキュメントに対して 10 日の期間を "P10D" で指定します。

boostingDuration は、XSD "dayTimeDuration" 値 (ISO 8601 期間値の制限されたサブセット) としてフォーマットする必要があります。このパターンは、"P[nD][T[nH][nM][nS]]" です。

次の表に、いくつかの例を示します。

長さ	boostingDuration
1 日	"P1D"
2 日と 12 時間	"P2DT12H"
約 15 分	"PT15M"
30 日と 5 時間 10 分 6.334 秒	"P30DT5H10M6.334S"

他の例については、「 XML スキーマ: データ型 (W3.org web サイト)」を参照してください。

ベクトルおよびハイブリッド検索の拡張例

ベクトルおよび生成 AI シナリオでのスコアリングプロファイルとドキュメントブーストの使用のデモについては、このブログ記事とノートブックを参照してください。

キーワード検索の拡張例

次の例では、2 つのスコアリングプロファイル (boostGenre、newAndHighlyRated) を使用するインデックススキーマを示します。いずれかのプロファイルをクエリパラメーターとして指定したクエリを、このインデックスに対して実行すると、該当するプロファイルを使用して結果セットのスコアリングが行われます。

boostGenre プロファイルでは、重み付けされたテキストフィールドを使用して、albumTitle、genre、artistName の各フィールドで検出された一致をブーストします。これらのフィールドはそれぞれ 1.5、5、および 2 でブーストされます。なぜ genre は他のものよりも大幅に高くブーストされるのでしょうか? ある程度同じようなデータに対して検索を実行する場合 (musicstoreindex での "genre" の場合のように)、相対的な重みをより分散することが必要になる可能性があります。たとえば、musicstoreindex では、"ロック" はジャンルとして表示されると共に、言葉で表現されるジャンルの説明の中にも表示されます。ジャンルがジャンルの説明を上回るようにする場合は、genre フィールドの相対的な重みをより高くする必要があります。

{  
  "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" ]  
    }  
  ]   
}

次の方法で共有

スコアリングプロファイルを追加して検索スコアを上げる

スコアリングプロファイルに関する重要なポイント

スコアリングプロファイルの定義

Azure AI 検索での検索スコアリングのしくみ

スコアリングプロファイルを検索インデックスに追加する

テキスト重み付けフィールドを使用する

Functions の使用

関数の使用に関する規則

Template

補間の設定

freshness 関数の boostingDuration を設定する

ベクトルおよびハイブリッド検索の拡張例

キーワード検索の拡張例

関連項目

フィードバック

その他のリソース

次の方法で共有

スコアリング プロファイルを追加して検索スコアを上げる

スコアリング プロファイルに関する重要なポイント

スコアリング プロファイルの定義

Azure AI 検索での検索スコアリングのしくみ

スコアリング プロファイルを検索インデックスに追加する

テキスト重み付けフィールドを使用する

Functions の使用

関数の使用に関する規則

Template

補間の設定

freshness 関数の boostingDuration を設定する

ベクトルおよびハイブリッド検索の拡張例

キーワード検索の拡張例

関連項目

フィードバック

その他のリソース

スコアリングプロファイルを追加して検索スコアを上げる

スコアリングプロファイルに関する重要なポイント

スコアリングプロファイルの定義

スコアリングプロファイルを検索インデックスに追加する