BM25
BM25는 검색어 낱말이 문서에 나오는 빈도와 문서 길이 등을 바탕으로 관련도 점수를 매기는 키워드 검색 순위 함수다.
기사 1편
최근 언급 BM25(Okapi BM25)는 확률적 정보 검색 모델에 바탕을 둔 문서 순위 함수로, Okapi 정보 검색 시스템에서 나왔다. 검색어 낱말이 문서에 얼마나 자주 나오는지, 그 낱말이 전체 문서에서 얼마나 드문지, 문서가 얼마나 긴지를 함께 고려해 점수를 매긴다. TF-IDF 계열의 방식으로, Apache Lucene과 Elasticsearch 같은 검색 엔진의 기본 순위 방식으로 쓰인다.
AI 분야에서는 RAG 같은 시스템의 자료 검색에서 embedding을 쓰는 의미 검색과 함께 쓰는 hybrid 검색의 한 축으로 쓰인다. 낱말이 그대로 일치해야 점수가 나므로 동의어나 다른 표현은 찾지 못한다.
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