123 深入解析BM25Retriever类：实现高效的文本检索

深入解析BM25Retriever类：实现高效的文本检索

在信息检索领域，BM25算法是一种广泛使用的排名函数，用于评估查询与文档之间的相关性。本文将详细解析一个基于BM25算法的文本检索器类BM25Retriever，并提供必要的代码示例和解释，帮助程序员深入理解其工作原理及实际应用。

前置知识

在深入代码之前，我们需要了解一些基本概念：

1. BM25算法：一种用于评估查询与文档相关性的算法，广泛应用于搜索引擎中。
2. Stemming（词干提取）：将单词还原为其基本形式的过程，例如将“running”还原为“run”。
3. Stopwords（停用词）：在文本处理中被忽略的常见词汇，如“the”、“is”等。
4. Corpus（语料库）：一组文档的集合，用于训练和测试检索系统。

BM25Retriever类解析

类定义与参数

class BM25Retriever(BaseRetriever):
    """A BM25 retriever that uses the BM25 algorithm to retrieve nodes.

    Args:
        nodes (List[BaseNode], optional):
            The nodes to index. If not provided, an existing BM25 object must be passed.
        stemmer (Stemmer.Stemmer, optional):
            The stemmer to use. Defaults to an english stemmer.
        language (str, optional):
            The language to use for stopword removal. Defaults to "en".
        existing_bm25 (bm25s.BM25, optional):
            An existing BM25 object to use. If not provided, nodes must be passed.
        similarity_top_k (int, optional):
            The number of results to return. Defaults to DEFAULT_SIMILARITY_TOP_K.
        callback_manager (CallbackManager, optional):
            The callback manager to use. Defaults to None.
        objects (List[IndexNode], optional):
            The objects to retrieve. Defaults to None.
        object_map (dict, optional):
            A map of object IDs to nodes. Defaults to None.
        verbose (bool, optional):
            Whether to show progress. Defaults to False.
    """

初始化方法

    def __init__(
        self,
        nodes: Optional[List[BaseNode]] =