本页面介绍了检索和排名如何协同工作，以便在 Vertex AI Search 应用中提供相关 搜索结果。
概览
简而言之，检索是查找相关文档，而排名是 对检索到的文档进行排序。对所有可用文档进行排名 可能需要大量计算资源。因此，检索和排名是按顺序进行的 。
首先，搜索模型会理解查询并重写查询。 然后，根据可用的数据源以及数据存储区中已编入索引的 文档数量，模型 会检索数千个文档。系统会为 检索到的文档分配相关性得分。
然后，排名模型会对检索到的文档进行排序 并提供排名前 400 的结果。下图展示了 这两个过程在搜索工作流中的位置。
检索方法
检索是指从数据存储区中选择与用户查询相关的文档子集的过程 。Vertex AI Search 模型 会根据不同的信号（例如 以下信号）管理搜索应用的检索，并分配相关性得分：
主题性：包括关键字匹配、知识图谱和网络 信号。
嵌入：包括用于查找概念上相似内容的嵌入。
交叉注意力机制：允许模型考虑 查询与文档之间的关系，以便为文档分配相关性得分。
新鲜度：涉及确定数据 存储区中文档的创建时间。
用户事件：包括用于个性化的转化信号。
此外，在搜索请求中，您可以为网站数据 以及 结构化或非结构化数据提供 相关性过滤器和 元数据过滤器，以 缩小相关文档列表的范围。
排名方法
排名会获取在检索阶段选择的文档， 根据以下条件为这些文档分配新的相关性得分，然后 对它们重新排序：
- 提升：根据自定义属性或 新鲜度提升和降低某些结果的排名。这会影响前 1,000 个检索到的文档，并对排名前 400 的文档进行排名。 如需了解详情，请参阅提升搜索结果。
- 自定义排名：使用基于公式的排名算法来控制、调整和替换默认排名逻辑 以满足您的特定要求。 在提供结果时，自定义排名分配的相关性得分优先。 如需了解详情，请参阅 自定义搜索结果排名。
- 排序：应用排序说明，例如按日期排序。
- 搜索调参：影响模型对 文档语义相关性的感知方式，并更改嵌入相关性得分。如需了解更多 信息，请参阅 利用搜索调参，提高搜索结果的准确性。
- 基于事件的重新排名：使用 基于用户事件的个性化模型在提供结果时更新结果。