利用Elasticsearch和BM25实现高效搜索

Elasticsearch是一款分布式的、RESTful的搜索和分析引擎。它提供了一个支持多租户的分布式全文搜索引擎，具有HTTP web接口和无模式的JSON文档存储。在信息检索领域，Okapi BM25是由Stephen E. Robertson, Karen Spärck Jones等人于20世纪70年代开发的一种排名函数，用于评估文档与查询的相关性。BM25是基于概率检索框架的检索函数，并且是基于TF-IDF的类似于文档检索的函数。

核心原理解析

BM25 是一种广泛使用的文档相关性排名算法。它凭借其简单且有效的公式，成为信息检索中最受欢迎的算法之一。BM25考虑了查询词频、文档词频、文档长度等多个因素，为每个文档计算得分。

代码实现演示

接下来，我们将展示如何使用ElasticSearch和BM25来实现高效的文档检索。我们使用ElasticSearchBM25Retriever来实现这一目标。

安装必要的依赖

首先，请确保安装了elasticsearch库：

%pip install --upgrade --quiet elasticsearch

创建BM25搜索检索器

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