排序引擎接收来自检索系统的已处理搜索查询和候选结果。它应用多种排序算法和模型（包括机器学习模型、基于规则的系统和启发式方法）来评估每个结果与查询的匹配度。这些模型考虑诸如词频、文档权威性、用户位置、搜索历史和实时信号等因素。引擎为每个结果计算相关性分数，应用任何业务逻辑或个性化规则，并输出排序后的结果列表以供用户呈现。
| 参数 | 典型区间 | 选型说明与越界后果 |
|---|---|---|
| 查询吞吐量 | 1000–5000 QPS | Sustained queries per second on standard hardware |
| 索引大小 | 10–100 GB | Memory footprint for 10M–100M documents |
| 索引延迟 | 50–200 ms | Time to make a new document searchable |
| 查询延迟 | 10–50 ms | p95 response time for typical queries |
| 精确率@10 | 0.80–0.95 | Relevance of top 10 results |
| 召回率@100 | 0.90–0.99 | Fraction of relevant docs in top 100 |
| 并发用户数 | 100–1000 | Supported concurrent search sessions |
| 工作温度 | 0–40 °C | Ambient temperature for reliable operation |
| 相对湿度 | 10–90 % | Non-condensing |
| 功耗 | 50–200 W | Typical server deployment |
| 输入电压 | 100–240 V AC | Auto-ranging power supply |
| API响应格式 | JSON | RESTful API |
区间为行业参考值，供询价时圈定范围用，不构成供应商承诺。下单前请向法人制造商核实每一项数值与标准。
诱因 → 失效模式 → 工程缓解
| pressure: | 不适用（软件组件） |
| other spec: | 查询吞吐量：100-10,000 查询/秒，延迟：<100毫秒，数据量：索引大小高达1TB |
| temperature: | 0-50°C（操作环境） |
不是客户评论，也不是实时热度。以下维度用于前期 RFQ 准备和供应商评估。
这些分值是采购评估维度示例，不代表真实客户评分、具体国家买家反馈或实时询盘。
排序引擎是搜索系统中根据相关性及其他因素确定搜索结果顺序的软件组件。它是搜索算法核心的一部分，与索引、查询处理和检索组件协同工作。
典型范围包括查询吞吐量1000–5000 QPS，索引大小10–100 GB，索引延迟50–200毫秒，查询延迟（p95）10–50毫秒。Precision@10为0.80–0.95，Recall@100为0.90–0.99。这些是参考范围；请针对您的具体型号和部署进行验证。
引擎工作环境温度为0–40°C，相对湿度10–90%无冷凝，功耗50–200瓦。输入电压为100–240 V AC。确保您的服务器环境满足这些条件。
它接收来自检索系统的已处理查询和候选结果，应用排序模型，并通过RESTful API返回JSON格式的排序列表。集成需要与您现有的搜索基础设施兼容。
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说明目标数量、应用场景、交期和关键技术要求，用于准备 RFQ 或供应商评估。