milvus向量数据库milvus支持混合搜索，多个向量同时检索，然后进行重排序最终返回结果。多向量包括（多个密集向量或稀疏向量）Embedding嵌入它是一种机器学习概念，用于将数据映射到高维空间，其中具有相似语义的数据被放置在一起。通常是来自BERT或其他Transformer家族的深度神经

1.TF-IDF1.1原理1.1.1名词解释 TF：词频，某token在文档中出现的次数越多，则这个token的特征越能代表这篇文档自身的独特特征。计算：token出现次数/文档总token数IDF：逆文档频率，如果某个token在所有文档中都出现，那么这个token对于区分这些文档的特征最没有帮助。计算：1

概述在昨天员外分享的《TorchV的RAG实践分享（1）——RAG的定位、技术选型和RAG技术文章目录》一文中介绍了TorchV的由来，也分享了我们的几个基线产品和应用架构的方向，我们想的是在创业的过程中，将我们自己的一些产品理念、技术心得都通过公众号发文的方式分享出来，更多的和行业内的专家

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。首先，我们定义，一个文档doc，由多个词语term组成。最早，通过最简单的TF-IDF来衡量。TF-IDF朴素的思想，相关度应该是词语权重、文档权重的融合。词频TF（Ter

  BM25（BestMatching25）是一种用于信息检索（InformationRetrieval）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（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）的思想，但对其进行了改进以考虑文档的长度等因素。一.基本思想  以下是BM25算法的基本思想

BM25算法评估文本检索结果的详细步骤如下：数据准备：收集文本数据集，包括标题、作者和内容等信息。文本预处理：对文本进行预处理操作以便进行后续计算。常见的预处理包括分词、去除停用词（如一些常见的虚词、标点符号等）、词干化（将词汇还原为其原始形式）等。可以使用自然语言处理（NLP）库如NLT

bm25算法与tf-idf算法比较一、tf-idf算法介绍词频（TF）=某篇文章中某个关键词出现的次数/文章总字数，逆文档频率（IDF）=log（语料库文章总数/包含该关键词的文章总数+1），tfidf=tf*idf，下面给大家举个实例，你大概就明白了，例如语料库中有以下三篇文章：第一篇：张一山与杨紫疑似相恋；第二篇：C罗又

卖萌屋今日学术精选这篇论文展示了信息检索可以用一个Transformer来完成，其中，关于语料库的所有信息都被编码在Transformer模型的参数中。论文标题：TransformerMemoryasaDifferentiableSearchIndex链接：https://arxiv.org/abs/2202.06991作者提出了可微搜索索引（DifferentiableSe

一、开箱即用的相似度配置Elasticsearch允许您配置文本评分算法或每个字段的相似度。相似度设置提供了一种选择缺省BM25之外的文本相似度算法的简单方法，例如：boolean只有基于文本的字段类型（如文本和关键字）支持此配置。唯一可以开箱即用的相似之处，无需任何进一步配置包括：BM25

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简介从Elasticsearch5开始，Elasticsearch的默认相似度算法是OkapiBM25。OkapiBM25模型于1994年提出，BM25的BM是缩写自BestMatch,25是经过25次迭代调整之后得出的算法，该

前言一个搜索引擎使用的时候必定需要排序这个模块，如果在不选择按照某一字段排序的情况下，都是按照打分的高低进行一个默认排序的，所以如果正式使用的话，必须对默认排序的打分

              评分算法7.0之前是TF-IDF，7.0之后是BM25算法