这个RediSearch 页面引用了下面列出的 5 个评分模型。
我们使用 MongoDB 作为我们的主要存储，但使用 RediSearch 来获得更快的缓存查询。我们希望每个结果都相同。
下面列出的 RedisSearch 评分模型之一是否与 MongoDB 中的评分模型匹配？他们都在幕后使用 Lucene 吗？
评分模型 ¶ RediSearch 带有一些非常基本的评分函数来评估文档相关性。它们都基于文档分数和词频。这与使用可排序字段的能力无关（见下文）。通过将 SCORER {scorer_name} 参数添加到搜索请求来指定评分函数。
如果您更喜欢自定义评分功能，可以使用 Extension API 添加更多功能。
以下是 RediSearch 中可用的预捆绑评分功能：
TFIDF（默认）
基本的 TF-IDF 评分，其中考虑了文档评分和邻近度提升。
TFIDF.DOCNORM 与默认的 TFIDF 记分器相同，但有一个重要区别：
BM25
基本 TF-IDF 记分器的一种变体，请参阅此 Wikipedia 文章了解更多信息。
迪斯马克斯
一个简单的计分器，用于总结匹配项的频率；在联合子句的情况下，它将给出这些匹配的最大值。
文档分数
一个评分函数，它只返回文档的优先分数，而不对其进行任何计算。由于可以更新文档分数，因此如果您想使用外部分数而仅此而已，这会很有用。