BM25(最佳匹配25)是一种广泛用于全文检索的算法。它是Lucene/Elasticsearch和SQLite等软件的默认选项。最近,将全文检索与向量相似度搜索结合起来的“混合搜索”已成为一种常见的做法。我试图通过重新解释来理解全文检索的工作原理,尤其是BM25,以下是我的尝试。 动机:不同查询的BM25分数可以进行比较吗? 为了简要说明我为何...
为了能够让大家理解什么是RAG,本作者专门在本次教程中使用BM25检索的方式构建一个RAG系统。 至于为什么没有用向量检索的形式,主要是为了降低大家体验RAG的成本,因为向量模型一般都比较大(也不算特别大),或者是去调用别人的模型服务,大多要钱,而且也会提升系统的复杂度,且向量化也是需要时间的,我们先用BM25算法构建出来...
BM25是一种经典的信息检索算法,它是TF-IDF算法的改进版,通过引入词频(TF)和文档频率(DF)的函数来计算文档与查询的相关性得分。 技术原理:BM25算法考虑了词频和文档长度,通过参数调整可以优化长文档和短文档的检索效果。 参数调整:BM25算法中的参数k1和b可以调整,以适应不同的检索需求和数据集特性。 效果对比:BM25...
BM25和向量检索是两种不同的信息检索方法,它们在原理、效率、语义理解能力等方面存在显著区别,适用于不同的应用场景。以下是两者的详细对比: 方面BM25向量检索 原理 基于词频(TF)和逆文档频率(IDF)的统计方法,通过计算查询词与文档的相关性得分。 使用深度学习技术将文本转换为高维向量,通过向量相似度(如余弦相似度)...
深入理解TF-IDF、BM25算法与BM25变种:揭秘信息检索的核心原理与应用 1.文本特征表示方法: TF-IDF 在信息检索, 文本挖掘和自然语言处理领域, IF-IDF 这个名字, 从它在 20 世纪 70 年代初被发明, 已名震江湖近半个世纪而不曾衰歇. 它表示的简单性, 应用的有效性, 使得它成为不同文本处理任务文本特征权重表示...
某智能法律咨询系统就将BM25与深度语义模型并联,先用关键词检索锁定相关法条,再用语义匹配扩展司法解释和相似案例,就像先用地基稳固房屋结构,再用钢筋增强整体韧性。这种组合策略使法律条文检索准确率达到了92%的新高度。 理解这个算法的工作机理,对内容运营团队也有启发。他们在编写知识库文档时,会有意识地在段落开头...
bm25 是一种用来评价搜索词和文档之间相关性的算法,它是一种基于概率检索模型提出的算法,再用简单的话来描述下bm25算法:我们有一个query和一批文档Ds,现在要计算query和每篇文档D之间的相关性分数,我们的做法是,先对query进行切分,得到单词$q_i$,然后单词的分数由3部分组成: ...
性能表现:在处理大规模数据时效率较高,但在语义理解方面可能不如稠密向量检索。 1.3 BM25算法 BM25是一种经典的信息检索算法,它是TF-IDF算法的改进版,通过引入词频(TF)和文档频率(DF)的函数来计算文档与查询的相关性得分。 技术原理:BM25算法考虑了词频和文档长度,通过参数调整可以优化长文档和短文档的检索效果。
Milvus 2.5 集成了高性能搜索引擎库 Tantivy,并内置 Sparse-BM25 算法,首次实现了原生全文检索功能。这一能力与现有的语义搜索功能完美互补,为用户提供更强大的检索体验。 内置分词器:无需额外预处理,通过内置分词器(Analyzer)与稀疏向量提取能力,Milvus 可直接接受文本输入,自动完成分词、停用词过滤与稀疏向量提取。
BM25算法的优势在于其能够考虑到词在文档中的分布情况,从而更好地捕捉文档与查询之间的语义信息。 与BM25不同,语义向量检索使用深度学习技术将文本表示为向量,并在此基础上实现检索。常用的方法是使用预训练的语言模型(如BERT、GPT等)对文本进行编码,将文本表示为向量。这些向量能够捕捉到文本的语义信息,从而更好地...