하이브리드 검색 자동 드롭 모범 사례

다음 모범 사례를 사용하여 Data 360 하이브리드 검색 결과에 대한 자동 삭제를 구성합니다.

• 자동 삭제에 다음 권장 값을 사용하고 키워드 검색 결과에 2를 사용하고 벡터 검색 결과에 5를 사용합니다. 이러한 구성을 테스트하고 사용 사례 및 쿼리에 필요에 따라 조정합니다.
  • 키워드 검색 결과의 경우 자동 삭제 값이 2이고, 벡터 검색 결과의 경우 자동 삭제 값이 5인 것이 좋습니다.

    { "autodrop_keyword": {"num_drops": 2},  "autodrop_vector":{"num_drops": 5 }}

  • 기본 자동 삭제 값은 키워드 검색 결과에 대해 적극적입니다.

    { "autodrop_keyword": {"num_drops": 5},  "autodrop_vector":{"num_drops": 5 }}

• 하이브리드 검색 결과의 특성으로 인해 자동 삭제 배포가 예기치 않은 동작으로 이어질 수 있습니다. “autodrop_hybrid” 매개 변수 대신 “autodrop_vector” 및 “autodrop_keyword” 매개 변수를 사용하는 것이 좋습니다.

  select * from hybrid_search(
      table(<Search_index_DMO>), 
      ‘<Search String>’,
      '<PreFilteringColumn><Operator><Value>', 
      '<Limit Results>', 
      ‘{ "autodrop_keyword": {"num_drops": 2},  "autodrop_vector":{"num_drops": 5 }}’
  );
  

• 검색 결과에 가장 관련성이 높은 결과가 포함되도록 하려면 테스트 쿼리 집합을 사용하여 자동 삭제 수를 조정하고 관련 결과가 결과 집합에 나타날 때까지 값을 점진적으로 변형합니다.

  하이브리드 검색 자동 삭제를 덜 공격적으로 만들고 더 많은 결과를 보존하려면 num_drops 값을 늘리십시오. 과도하게 공격적인 자동 삭제는 특히 데이터 집합에서 점수 감소가 명시되지 않거나 관련 결과에 대한 광범위한 정의가 있는 경우 중요한 문서를 차단할 수 있습니다. 관련 결과가 손실된 위치에 따라 "autodrop_keyword", "autodrop_vector" 또는 "autodrop_hybrid"을 조정할 수 있습니다.

  하이브리드 검색 자동 삭제를 더욱 공격적으로 만들고 가장 관련성이 높은 결과를 유지하려면 num_drops의 값을 줄입니다. 예를 들어, 초기 자동 삭제 후에도 검색 결과에 여전히 상당한 수의 관련이 없는 문서가 포함되어 있고 기본 num_drops가 효과적으로 소음을 필터링하지 않는 경우 num_drops 값을 줄여야 합니다.

• 자동 삭제 값이 목록에서 실제 점수 삭제 횟수를 초과할 경우 잘림이 적용되지 않습니다.
• 문서에 유사한 용어가 여러 개 포함되어 있는 경우 키워드 결과에 자동 삭제를 적용하면 가장 관련성이 높은 결과만 유지할 수 있습니다.
• 또는 쿼리에서 반환된 결과 수에 대한 제한을 설정하여 결과 집합을 줄일 수 있습니다. 자세한 내용은 쿼리 API를 사용하여 하이브리드 검색 쿼리 실행을 참조하십시오. 이 예에서는 쿼리에 대한 제한이 2개의 결과로 설정됩니다.

  select * from hybrid_search(
         table(Knowledge_full_index__dlm),
         'How to input special mark/character when using keyboard input data field','', 2)

예 이 예는 자동 삭제 구성이 없는 하이브리드 검색 쿼리를 보여줍니다.

select Chunk__c, hybrid_score__c, keyword_score__c, vector_score__c, chk.SourceRecordId__c
        from hybrid_search(table(Indeed_English_index__dlm), 'Maximize', '', 100, '{ "dfr" : {} }') hsearch 
        join Indeed_English_chunk__dlm chk on hsearch.RecordId__c = chk.RecordId__c
        ORDER BY hybrid_score__c DES

벡터 검색 결과 및 키워드 검색 결과에 대해 자동 삭제를 구성하면 검색 결과의 범위가 가장 관련성이 높은 결과로 지정됩니다.

select Chunk__c, hybrid_score__c, keyword_score__c, vector_score__c, chk.SourceRecordId__c
        from hybrid_search(table(Indeed_English_index__dlm), 'Maximize', '', 100, '{ "autodrop_keyword": {"num_drops": 2},  "autodrop_vector":{"num_drops": 5 }}') hsearch 
        join Indeed_English_chunk__dlm chk on hsearch.RecordId__c = chk.RecordId__c
        ORDER BY hybrid_score__c DESC