Azure cognitive search Azure认知搜索-评分配置文件-每个配置文件的最大功能数为8

Azure cognitive search Azure认知搜索-评分配置文件-每个配置文件的最大功能数为8,azure-cognitive-search,Azure Cognitive Search,我们正在开发一个搜索工具,并尝试使用评分档案管理相关性 具有定价层标准和索引的Azure认知搜索实例有一个评分配置文件,其中有8个字段,定义了用于提升值的函数- 是活动的2。MS_状态3。分区标志4。评价5。体验6级。费用分摊7。薪水是8分。接受分数 现在尝试再添加一个字段(是否跨地理位置处于活动状态),但收到以下错误- {“错误”:{“代码”:“消息”:“请求无效。详细信息:定义:scoringFunctionCount必须介于0和8之间。实际值:9\r\n”} 经进一步研究,以下文件解释了其

我们正在开发一个搜索工具,并尝试使用评分档案管理相关性

具有定价层标准和索引的Azure认知搜索实例有一个评分配置文件,其中有8个字段,定义了用于提升值的函数-

  • 是活动的2。MS_状态3。分区标志4。评价5。体验6级。费用分摊7。薪水是8分。接受分数
  • 现在尝试再添加一个字段(是否跨地理位置处于活动状态),但收到以下错误-

    {“错误”:{“代码”:“消息”:“请求无效。详细信息:定义:scoringFunctionCount必须介于0和8之间。实际值:9\r\n”}

    经进一步研究,以下文件解释了其背后的原因,说明了评分模式中允许的最大功能,可为8

    问题-如果我们需要添加更多字段,我们是否应该将多个字段合并为单个字段,即衍生字段,然后将该字段添加到评分配置文件中?
    此外,现在我们已经在索引上添加了标志和状态作为数字字段,即1,0,并作为boosting函数的一部分添加了常量boosting。请告知是否应该采用任何不同的方法?

    我假设您希望应用影响全文搜索结果相关性得分的因素,而不是寻求严格的排序。如果是后者,我建议使用
    $orderby


    因为你所有的提升标准都可以用数字来表示,而且听起来你在使用幅度提升,所以有机会按照你的建议绕过这个极限。如果您能够在编制索引之前或期间从所有其他字段中预先计算提升因子,则可以使用单个评分函数来提升该因子。这可能也会提高评分的性能,尽管我没有任何数据来量化这一点。

    从概念上讲,您提出的方法可能有效,但这取决于细节。您能否编辑您的问题以提供有关您的场景的更多详细信息?另外,文本权重是否有帮助?对于大多数定价层,您最多可以有1000个指定了文本权重的字段。我已更新了详细信息。Bruce还请注意,上面共享的ms doc链接显示,所有定价层的功能字段限制为8个,每个配置文件的最大功能限制为8个评分函数,而不是8个字段。每个函数只能应用于一个字段,但同一评分配置文件中的文本权重最多可应用于1000个可搜索字段。你能编辑一下你的问题,提供一些你想要完成的细节吗?现在还不清楚什么样的场景需要你有这么多的评分功能。了解您试图使用的评分函数(标签提升、距离、幅度、新鲜度,或者全部?)也很好。我已经用更详细和具体的字段名称更新了问题,因为这些都是不言自明的,可以帮助理解目的。请你给布鲁斯进一步的建议。谢谢