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BM25

BM25 (维基百科) 也被称为 Okapi BM25，是一种用于信息检索系统中的排名函数，用于估计文档与给定搜索查询的相关性。

BM25Retriever 检索器使用了 rank_bm25 包。

%pip install --upgrade --quiet  rank_bm25
from langchain_community.retrievers import BM25Retriever
API Reference:BM25Retriever

使用文本创建新的检索器​

retriever = BM25Retriever.from_texts(["foo", "bar", "world", "hello", "foo bar"])

创建带有文档的新检索器​

您现在可以使用您创建的文档创建一个新的检索器。

from langchain_core.documents import Document

retriever = BM25Retriever.from_documents(
    [
        Document(page_content="foo"),
        Document(page_content="bar"),
        Document(page_content="world"),
        Document(page_content="hello"),
        Document(page_content="foo bar"),
    ]
)
API Reference:Document

使用检索器​

我们现在可以使用检索器了！

result = retriever.invoke("foo")
result
[Document(metadata={}, page_content='foo'),
 Document(metadata={}, page_content='foo bar'),
 Document(metadata={}, page_content='hello'),
 Document(metadata={}, page_content='world')]

预处理函数​

向检索器传递一个自定义的预处理函数以改善搜索结果。在单词级别对文本进行分词可以增强检索效果，特别是在使用像Chroma、Pinecone或Faiss这样的向量存储来处理分块文档时。

import nltk

nltk.download("punkt_tab")
from nltk.tokenize import word_tokenize

retriever = BM25Retriever.from_documents(
    [
        Document(page_content="foo"),
        Document(page_content="bar"),
        Document(page_content="world"),
        Document(page_content="hello"),
        Document(page_content="foo bar"),
    ],
    k=2,
    preprocess_func=word_tokenize,
)

result = retriever.invoke("bar")
result
[Document(metadata={}, page_content='bar'),
 Document(metadata={}, page_content='foo bar')]

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