两种主流检索技术：BM25（基于关键词匹配）和向量相似度检索
文章目录
- 一、BM25：基于关键词的概率检索模型
- 1. 核心原理
- 2. 关键特性
- 3. 优缺点
- 4. 适用场景
- 5. BM25示例
- 二、向量相似度检索：基于语义向量的深度匹配
- （一）基于预训练模型的向量检索
- （二）基于传统算法的向量检索（如TF-IDF向量）
- 三、BM25 vs. 向量相似度检索：核心对比
- 四、检索层的工程化实现
- 1. 混合检索策略
- 2. 工具链选择
- 3. 优化方向
- 五、总结：如何选择检索技术？
检索层是信息检索系统的核心模块，负责从海量数据中快速定位与查询内容相关的信息。在自然语言处理（NLP）和大语言模型（LLM）应用中，检索层常用于文本匹配、知识库检索、RAG（检索增强生成）等场景。以下详细介绍两种主流检索技术：BM25（基于关键词匹配）和向量相似度检索（基于语义向量匹配），并对比其原理、优缺点及适用场景。
一、BM25：基于关键词的概率检索模型
1. 核心原理
BM25是一种基于词频统计的经典信息检索算法，属于无监督学习方法。其核心思想是：通过计算查询词与文档中关键词的匹配程度，评估文档与查询的相关性。
- 公式：