深入理解ElasticSearch与BM25: 实践与应用

老铁们，今天我们来聊聊一个在搜索引擎领域备受关注的技术点——ElasticSearch中的BM25。说白了，这就是一个基于概率检索框架的文档排序算法，最初由Stephen E. Robertson和Karen Spärck Jones等高手在20世纪的70至80年代提出。BM25如今已成为许多搜索引擎的核心技术。

技术背景介绍

ElasticSearch作为一个分布式、RESTful的搜索与分析引擎，提供了多租户能力的全文搜索引擎，通过HTTP接口和schema-free JSON文档来进行数据交互。而BM25（Okapi BM25）是一种用于搜索引擎评估文档与给定查询相关性的排序函数。相比于传统的TF-IDF方法，BM25在处理不同长度的文档时表现更优。

原理深度解析

BM25基于概率检索模型，它在一定程度上解决了TF-IDF无法有效处理文档长度差异的问题。其公式通过调节参数b（文档长度正则化系数）和k1（词频平滑系数），来提高对不同规模文档的适应性。

实战代码演示

接下来，我们进入实战环节，使用ElasticSearch来实现BM25。首先，确保安装并升级了ElasticSearch的Python客户端：

%pip install --upgrade --quiet elasticsearch

然后，我们使用ElasticSearchBM25Retriever来创建一个新的检索器：

from langchain_community.retrievers import (
    ElasticSearchBM25Retriever,
)

elasticsearch_url = "http://localhost:9200"
retriever = ElasticSearchBM25Retriever.create(elasticsearch_url, "langchain-index-4")

如果我们已经有一个索引，可以直接加载：

# import elasticsearch
# retriever = ElasticSearchBM25Retriever(elasticsearch.Elasticsearch(elasticsearch_url), "langchain-index")

这下就可以开始操作了！如果需要添加文本，可以执行以下操作：

retriever.add_texts(["foo", "bar", "world", "hello", "foo bar"])

这波操作可以说是相当丝滑。添加文本后，我们就能进行检索：

result = retriever.invoke("foo")
print(result)

优化建议分享

在使用ElasticSearch与BM25时，有几点优化建议：首先，确保你的索引数据是标准化的，文档长度不同可能会影响BM25的效果。其次，适当调整b和k1参数，来优化排序效果。最后，考虑使用代理服务提高稳定性和查询效率。

补充说明和总结

我个人一直在用 https://yunwu.ai 提供的一站式大模型解决方案，帮助快速部署和管理ElasticSearch这样的搜索引擎。对于有更复杂需求的项目，这种服务可以显著简化开发流程。

今天的技术分享就到这里，希望对大家有帮助。开发过程中遇到问题也可以在评论区交流~

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