倒数排名融合 (RRF) 是一种算法，可评估多个以前的排名结果中的搜索分数以生成统一的结果集。 在 Azure AI 搜索中，每当并行执行两个或更多个查询时，都会使用 RRF。 每个查询都会生成一个排名结果集，RRF 可用于将排名合并和同质化为单个结果集，在查询响应中返回。 始终使用 RRF 的示例方案包括混合搜索和并行执行的多个矢量查询。
RRF 基于倒数排名的概念，即搜索结果列表中第一个相关文档的排名的倒数。该方法的目标是考虑项目在原始排名中的位置，并赋予在多个列表中排名较高的项目更高的重要性。 这有助于提高最终排名的整体质量和可靠性，使其对融合多个有序搜索结果的任务更加有用。
RRF 的工作方式是获取来自多种方法的搜索结果，为结果中的每个文档分配一个倒数排名分数，然后将这些分数结合起来创建一个新的排名。 其概念是，在多个搜索方法中出现在顶部位置的文档很可能相关度更高，因此应在合并结果中排名较高。
下面是 RRF 过程的简要说明：
从并行执行的多个查询中获取排名的搜索结果。
为每个排名列表中的结果分配倒数排名分数。 RRF 为每个结果集中的每个匹配项生成新的 。 对于搜索结果中的每个文档，引擎基于其在列表中的位置分配倒数排名分数。 分数按 计算，其中 是文档在列表中的位置， 是一个常量，经实验证明，如果将它设置为 60 这样较小的值，则效果最佳。 请注意，这个 值是 RRF 算法中的常量，与控制最近的邻域数的 完全不同。
合并分数。 对于每个文档，引擎将从每个搜索系统中获得的倒数排名分数相加，为每个文档生成合并分数。
引擎根据合并分数对文档进行排名和排序。 得到的列表即为融合排名。
只有索引中标记为 或查询中标记为 的字段才用于评分。 搜索结果中仅返回标记为 的字段或在查询中的 中指定的字段，还会返回它们的搜索分数。
每当有多个查询执行时，都会使用 RRF。 下面的示例演示了出现并行查询执行时的查询模式：
一个全文查询，加上一个矢量查询（简单的混合场景），等于两个查询执行。
一个全文查询，加上一个面向两个矢量字段的矢量查询，等于三个查询执行。
一个全文查询，加上两个面向五个矢量字段的矢量查询，等于 11 个查询执行
每次对结果排名时， 属性都包含用于对结果进行排序的值。 分数是由每种方法的排名算法生成的。 每种算法都有自己的范围和幅度。
下图标识了根据每个相关性排名算法的每个匹配项、算法和分数范围返回的评分属性。
搜索方法
参数
评分算法
范围
全文搜索
BM25 算法
没有上限。
矢量搜索
HNSW 算法，使用 HNSW 配置中指定的相似性指标。
0.333 – 1.00（余弦），0 到 1（欧几里德和点积）。
混合搜索
RRF 算法
上限受融合的查询数限制，每个查询对 RRF 分数的贡献最大约为 1。 例如，合并三个查询比只合并两个搜索结果生成的 RRF 分数更高。
语义排名
语义排名
0.00 – 4.00
语义排序在 RRF 结果合并后发生。 它的分数 () 始终在查询响应中单独报告。 语义排序器可以对全文和混合搜索结果进行重新排名，前提是这些结果包括具有语义丰富的内容的字段。 如果搜索文档包含具有语义相关内容的文本字段，则它可以重新排序纯矢量查询。
使用 2025-09-01-preview，可以分解搜索分数以查看其子分数。
对于矢量查询，此信息可以帮助确定矢量加权或设置最小阈值的适当值。
获取子分数：
使用最新预览版搜索文档 REST API 或某个提供该功能的 Azure SDK beta 版包。
修改查询请求，将新的 参数集添加到 、（如果使用语义排序器）或 。
下面是一个在调试模式下返回子分数的混合查询示例：
使用 2025-07-01 及更高版本的预览 API 版本，可以对矢量查询进行加权，以增加或减少它们在混合查询中的重要性。
回想一下，当计算特定文档的 RRF 时，搜索引擎会查看显示文档的每个结果集中文档的排名。 假设文档显示在三个单独的搜索结果中，这些结果来自两个矢量查询和一个文本 BM25 排名查询。 文档的位置因每个结果而异。
已找到匹配项
结果中的位置
@search.score
权重乘数
@search.score（加权）
矢量结果一
位置 1
0.55
0.5
0.775
矢量结果二
位置 5
0.
2.0
1.228
BM25 结果
位置 10
0.63
NA
0.63
每个结果集中的文档位置对应于初始分数，这些分数相加得到该文档最终的 RRF 分数。
如果添加了矢量加权，则初始分数会受到加权乘数的影响，它会增加或减少分数。 默认值为 1.0，这意味着没有权重，初始分数按原样用于 RRF 评分。 但是，如果添加了 0.5 的权重，则分数会降低，并且结果在组合排名中的重要性会降低。 相反，如果添加了 2.0 的权重，则分数会成为整体 RRF 分数中的较大因素。
在此示例中，@search.score（加权）值被传递给了 RRF 排名模型。
默认情况下，如果你不使用分页，搜索引擎会返回全文搜索的前 50 个最高排名匹配项，以及矢量搜索的最相似的 匹配项。 在混合查询中， 决定了响应中的结果数。 默认情况下，会返回统一结果集的前 50 个最高排名匹配项。
通常，搜索引擎会比 和 查找到更多结果。 要返回更多结果，请使用分页参数 、 和 。 分页是确定每个逻辑页面上的结果数并浏览完整有效负载的方式。 可以将 设置为较大的值（默认值为 1,000），以从混合查询的文本端返回更多结果。
默认情况下，全文搜索的上限为 1,000 个匹配项（请参阅 API 响应限制）。 找到 1,000 个匹配项后，搜索引擎便不再进行查找。
有关详细信息，请参阅如何处理搜索结果。
下图演示了一个混合查询，它调用关键字和矢量搜索，通过计分概要文件进行提升，并进行语义排序。
生成之前的工作流的查询可能如以下所示：
详细了解混合搜索
详细了解矢量搜索
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