SuggestOptions Classe

Inicializa uma nova instância de SuggestOptions

Uma expressão OData que filtra os documentos considerados para sugestões. Você pode usar Create(FormattableString) para ajudar a construir a expressão de filtro.

Uma marca de cadeia de caracteres que é acrescentada aos realces de ocorrência. Deve ser definido com highlightPreTag. Se omitido, o realce de ocorrências de sugestões será desabilitado.

Uma marca de cadeia de caracteres que é acrescentada a realces de clique. Deve ser definido com highlightPostTag. Se omitido, o realce de ocorrências de sugestões será desabilitado.

Um número entre 0 e 100 indicando o percentual do índice que deve ser coberto por uma consulta de sugestão para que a consulta seja relatada como um sucesso. Esse parâmetro pode ser útil para garantir a disponibilidade de pesquisa mesmo para serviços com apenas um réplica. O padrão é 80.

A lista de expressões de $orderby OData pelas quais classificar os resultados. Cada expressão pode ser um nome de campo ou uma chamada para as funções geo.distance() ou search.score(). Cada expressão pode ser seguida por asc para indicar crescente ou desc para indicar decrescente. O padrão é a ordem crescente. Os empates serão resolvidos pelas pontuações de correspondência de documentos. Se nenhuma $orderby for especificada, a ordem de classificação padrão será decrescente por pontuação de correspondência do documento. Pode haver no máximo 32 cláusulas $orderby.

A lista de nomes de campo para pesquisar o texto de pesquisa especificado. Os campos de destino devem ser incluídos no sugestor especificado.

A lista de campos a serem recuperados. Se não for especificado, somente o campo de chave será incluído nos resultados.

O número de sugestões a serem recuperadas. Deve ser um valor entre 1 e 100. O padrão é 5.

Um valor que indica se a correspondência difusa deve ser usada para a consulta de sugestão. O padrão é false. Quando definida como true, a consulta encontrará sugestões mesmo se houver um caractere substituído ou ausente no texto de pesquisa. Embora proporcione uma experiência melhor em alguns cenários, ela tem um custo de desempenho, porque as pesquisas difusas de sugestão são mais lentas e consomem mais recursos.