对于许多 RAG 应用来说,预训练模型往往缺乏基于领域知识的语料支持,在某些场景下,其性能甚至不及基于 BM25 的关键词匹配检索。在此背景下,混合查询结合了密集向量检索的语义理解能力和关键词匹配的精确性,为解决这些问题提供了更高效的方案,成为提升搜索效果的关键技术。 混合检索很好,但也很复杂 利用LangChain 或 Ll...
对于许多 RAG 应用来说,预训练模型往往缺乏基于领域知识的语料支持,在某些场景下,其性能甚至不及基于 BM25 的关键词匹配检索。在此背景下,混合查询结合了密集向量检索的语义理解能力和关键词匹配的精确性,为解决这些问题提供了更高效的方案,成为提升搜索效果的关键技术。 混合检索很好,但也很复杂 利用LangChain 或 Ll...
es bm25评分范围es bm25评分范围 BM25(Best Matching 25)是一种用于信息检索的算法,它根据查询词和文档之间的匹配程度对文档进行评分。BM25评分的范围通常是从0到正无穷大。 具体来说,当查询词和文档之间没有匹配时,BM25评分为0;当匹配程度增加时,BM25评分也会相应增加,但是评分不会超过正无穷大。这种评分范围的...
BM25(Best Matching 25)是改进版的BM模型,主要用于搜索引擎和信息检索系统。在ES中,你可以使用BM25作为默认的相似性算法,或者你可以在查询时显式地指定使用BM25。 以下是在ES中使用BM25相似性算法的一些示例: 在Mapping中设置BM25作为默认相似性算法: 当你创建索引时,可以在Mapping中将BM25设置为默认的相似性算法。
BM25算法,elasticsearch5.1版本后采用的算法 当我们利用match查询时,文档结果会根据与搜索词条的关联度打分(_score),返回结果时按照分值降序排列。 例如,我们搜索 "虹桥如家",结果如下: AI检测代码解析 [ { "_score" : 17.850193, "_source" : { "name" : "虹桥如家酒店真不错", } }, { "_score" : 12...
BM25 在BM25中,文档和查询都是被表示为词项(term)的集合。BM25将每个词项分配一个权重,该权重考虑了词项在文档中出现的频率以及它在整个文集中出现的频率。这些权重被用来计算文档与查询之间的相关性分数。 DFR (适用长文档,考虑的是差异性指标) DFR(Divergence From Randomness)是一种用于信息检索的模型,它基于统计...
BM25 是一种基于概率模型的评分算法,考虑了词频(TF)、逆文档频率(IDF)和文档长度(DL)等因素。 词频(TF):词语在文档中出现的频率。出现频率越高,相关性越高。 逆文档频率(IDF):词语在所有文档中出现的频率。出现频率越低,相关性越高。 文档长度(DL):文档的长度。文档越短,相关性越高。 函数计算公式为: ...
本文将从多个角度探讨ES多文档检索中score的计算方法,旨在帮助读者更好地理解和利用ES中的score功能。 1. BM25算法的基本原理 BM25是ES中常用的评分算法之一,它基于TF-IDF算法的基础上进行了改进,适用于文档长度不一的情况下。BM25算法的基本原理如下: 1.1 TF(词频):TF表示某个词在文档中出现的频率,BM25算法对TF...
1.2 BM25算法增强公式 公式应用场景 电商搜索:通过调整字段权重(如标题权重设为 3,品牌设为 2),提升关键信息的匹配优先级。 精准匹配:结合 BM25 算法和业务规则,平衡词项相关性与业务需求。 动态优化:通过调整 k1、b 参数或字段权重,适应不同场景的搜索需求。
当接收到检索请求时，Milvus 使用相同的 BM25 模型，对纯文本查询进行 embedding，并执行稀疏向量检索，同时返回 output_fields 参数中指定的 id 和 message 字段，以及相应的相似度分数。要使用此功能，必须在 message 字段上启用分析器（analyzer），并定义一个函数，从中派生出 message_sparse 字段。在Milvus 中等效...