结果控制

这些设置控制返回结果的数量以及所需的最低分数。要按文件夹或类别等元数据属性筛选结果，请参阅 筛选。

match_threshold 设置分块必须达到才能被纳入结果的最低向量相似度分数。阈值范围从 0 到 1。该阈值基于向量相似度分数进行筛选，而不是响应中返回的融合分数。

• 更高的阈值意味着更严格的筛选，仅返回高度相似的匹配项。
• 更低的阈值允许更广泛的匹配，提高召回率，但可能降低精度。

max_num_results 设置控制返回的排名靠前分块数量。允许的最大值为 50。

• 若要综合多份文档，请使用更高的值。不过，向模型提供更多输入会增加延迟与成本。
• 若偏好简洁答案且上下文最少，请使用更低的值。

1. 使用配置的嵌入模型对你的查询进行嵌入。
2. 查询搜索索引。对于 混合搜索，向量与关键词结果会融合为单个排序列表。
3. 向量相似度分数低于 match_threshold 的分块会被过滤掉。
4. 过滤后的结果限制为 max_num_results，并作为上下文传入生成步骤。

如果没有结果达到阈值，AI Search 将不会生成响应。

如果启用了 重排序，可以配置单独的 reranking.match_threshold，按重排序分数筛选分块。

这些值可在实例级别配置，也可按请求覆盖：

const instance = env.AI_SEARCH.get("my-instance");

const results = await instance.search({
	messages: [{ role: "user", content: "What is Cloudflare?" }],
	ai_search_options: {
		retrieval: {
			match_threshold: 0.5,
			max_num_results: 10,
		},
	},
});