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BM25Retriever 检索步骤详解

BM25Retriever 是一个基于 BM25 算法的检索器，用于从一组节点中检索与查询最相关的节点。本文将详细解析 BM25Retriever 的检索步骤，帮助你理解其工作原理。

1. 初始化 BM25Retriever

首先，我们需要初始化 BM25Retriever 对象。初始化过程中，可以选择传入节点列表或现有的 BM25 对象。如果没有传入 BM25 对象，则需要传入节点列表来构建 BM25 索引。

代码示例：

from bm25s import BM25
from bm25s import tokenize
from bm25s import Stemmer
# 假设我们有一组节点 nodes = [...]  # 节点列表
# 初始化 BM25Retriever
retriever = BM25Retriever(nodes=nodes, language="en", verbose=True)

步骤解释：

• 节点列表：传入节点列表，用于构建 BM25 索引。
• 语言：指定语言用于停用词移除，默认为 “en”（英语）。
• verbose：是否显示进度信息，默认为 False。

2. 构建 BM25 索引

如果传入了节点列表，BM25Retriever 会自动构建 BM25 索引。构建过程包括以下步骤：

代码示例：

# 提取节点内容
corpus = [node.get_content() for node in nodes]
# 分词和词干化
corpus_tokens = tokenize(corpus, stopwords="en", stemmer=Stemmer("english"), show_progress=True)
# 构建 BM25 索引
bm25 = BM25()
bm25.index(corpus_tokens, show_progress=True)

步骤解释：

• 节点内容提取：使用 node.get_content() 方法提取节点内容。
• 分词和词干化：使用 tokenize 函数对内容进行分词和词干化处理。
• 构建 BM25 索引：使用 bm25.index 方法构建 BM25 索引。

3. 检索相关节点

在构建好 BM25 索引后，我们可以使用 _retrieve 方法来检索与查询最相关的节点。检索过程包括以下步骤：

代码示例：

from bm25s import QueryBundle
# 创建查询对象
query_bundle = QueryBundle(query_str="example query")
# 检索相关节点
nodes_with_scores = retriever._retrieve(query_bundle)
# 输出检索结果
for node_with_score in nodes_with_scores:
    print(f"Node: {node_with_score.node}, Score: {node_with_score.score}")

步骤解释：

• 查询分词和词干化：使用 tokenize 函数对查询字符串进行分词和词干化处理。
• BM25 检索：使用 bm25.retrieve 方法检索与查询最相关的节点。
• 结果处理：将检索结果转换为 NodeWithScore 对象列表，每个对象包含节点和对应的 BM25 得分。

4. 持久化和加载

BM25Retriever 还支持持久化和加载功能，可以将构建好的 BM25 索引和相关配置保存到磁盘，并在需要时加载。

持久化代码示例：

# 持久化 BM25Retriever
retriever.persist("path/to/save")

加载代码示例：

# 从磁盘加载 BM25Retriever
loaded_retriever = BM25Retriever.from_persist_dir("path/to/load")

步骤解释：

• 持久化：使用 persist 方法将 BM25 索引和相关配置保存到指定路径。
• 加载：使用 from_persist_dir 方法从指定路径加载 BM25 索引和相关配置。

5. 总结

BM25Retriever 通过以下步骤实现检索功能：

通过这些步骤，BM25Retriever 能够高效地检索与查询最相关的节点，适用于各种文本检索场景。

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