bm25

搜索引擎中广泛使用的文档排序算法——BM25（Best Matching 25）在搜索场景中，BM25能计算每个文档与查询的匹配度，从中找出最相关的文档，并按相关性高低排序展示。要理解BM25，需要掌握以下几个关键概念： 1. 词频（Term Frequency, TF）：某关键词在文档中出现的次数。关键词出现越频繁，通常表示文档与查询的相关性越高。 2. 逆文档频率（Inverse Document Frequency, IDF）：衡量某关键词在整个文档集合中的稀有程度。稀有关键词的区分度更高，对评分贡献大，其计算公式为：【图1】 3. 文档长度归一化（Document Leng

Chainlit集成LlamaIndex实现知识库高级检索（BM25全文检索器）BM25Retriever类是一个基于BM25算法设计的检索器，它主要用于从一组文档或节点中检索出与查询最相关的文档或节点。这个类的设计目的是为了提高文本检索的效率和准确性，尤其是在处理大量文本数据时。

ElasticSearch学习篇15_《检索技术核心20讲》进阶篇之TopK检索学习极客实践课程《检索技术核心20讲》https://time.geekbang.org/column/article/215243，文档形式记录笔记。相关问题：

从TF-IDF 到BM25, BM25+，一文彻底理解文本相关度相关性描述的是⼀个⽂档和查询语句匹配的程度。我们从搜索引擎召回时，肯定希望召回相关性高的数据，那么如何来量化相关度呢。

冲上云霄的Jayden

ES的一些名称和概念总结先看看ElasticSearch的整体架构：Lucene的索引结构中有哪些文件呢？ Lucene处理流程创建索引的过程：

BM25（Best Matching 25）算法基本思想BM25（Best Matching 25）是一种用于信息检索（Information Retrieval）和文本挖掘的算法，它被广泛应用于搜索引擎和相关领域。BM25 基于 TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）的思想，但对其进行了改进以考虑文档的长度等因素。