博客

信息检索系统如同一座智慧的图书馆，承载着各类知识与信息。然而，当我们试图从这座庞大的图书馆中找到所需的那本书时，往往面临着无尽的选择与挑战。此时，BM25算法作为信息检索领域的一个重要工具，犹如一把金钥匙，帮助我们在浩瀚的信息海洋中找到最相关的内容。本文将深入探讨BM25算法的核心原理与应用。

🔍 BM25算法的基础

BM25（Best Matching 25）是一种基于概率模型的检索算法，主要用于评估文档与查询之间的相关性。它的得分计算公式为：

   

在这一公式中，代表了词项的逆文档频率，反映了该词的重要性；则表示词项在文档中的出现频率。参数和分别用于调整词频的饱和度和文档长度的归一化。这些术语并不是简单的数学符号，而是构建BM25在信息检索中高效性的基石。

📚 IDF：词项的重要性

在BM25算法中，逆文档频率（IDF）是一个至关重要的组成部分。它通过反映词项在所有文档中的分布情况，帮助我们判断一个词的罕见性与重要性。比如，考虑“知识”这个词，在一组关于科技的文档中，它可能频繁出现，而在一组关于历史的文档中则相对稀少。通过计算IDF，我们可以得到一个分数，帮助我们理解“知识”在特定文档中的重要性。

🔄 词频与文档长度的关系

BM25的另一个关键要素是词频与文档长度之间的关系。简单来说，文档越长，某个词的出现频率可能越高，这会影响其相关性得分。在BM25中，和这两个参数的设定至关重要。控制词频的饱和度，越大则表明对高频词的敏感度越高；则用于调整文档长度的影响，使得长文档和短文档在得分计算中可以公平对待。

🔗 在多阶段检索中的应用

在现代信息检索系统中，BM25常常作为第一阶段的筛选算法。通过计算每个候选文档的得分，用户能够快速得到与查询最相关的K个文档。此过程好比是在一场知识的寻宝游戏中，BM25帮助我们优先找到可能的宝藏。

🌐 BM25的优势与局限

BM25的优势在于其较强的可调整性和简单性。通过调整参数和，用户可以根据具体需求优化检索效果。然而，BM25也有其局限性。它在处理复杂查询或上下文信息时，可能无法完全捕捉到文档与查询之间的细致关系。

🛠️ BM25与其他算法的比较

在信息检索领域，除了BM25，还有其他多种算法，如TF-IDF、Okapi BM模型等。相比之下，BM25在处理文本数据时表现出了更强的适应性和灵活性。例如，TF-IDF虽然在一些简单场景中表现良好，但在面对更复杂的查询时，BM25的表现则更加稳健。

💡 未来的研究方向

随着人工智能和自然语言处理技术的快速发展，BM25算法也在不断演变。未来的研究中，可以结合深度学习技术，探索BM25与神经网络模型的结合，从而提升信息检索的准确性与智能化程度。

📖 参考文献

1. Robertson, S. E. (2009). Understanding inverse document frequency: On theoretical arguments for IDF.
2. Zhang, Y., & Wang, Y. (2016). A survey on BM25 and its enhancements.
3. Liu, Y., & Yang, X. (2019). A study on the performance of BM25 in various datasets.
4. Baeza-Yates, R., & Ribeiro-Neto, B. (2011). Modern Information Retrieval: The Concepts and Technology behind Search.
5. Croft, W. B., Metzler, D., & Strohman, T. (2009). Search Engines: Information Retrieval in Practice.

在人工智能迅猛发展的今天，大型语言模型（LLM）成为了实现通用人工智能（AGI）的重要路径。然而，这些模型的可靠性问题——特别是生成事实不准确的信息和“幻觉”内容——对它们在实际应用中的有效性构成了严重挑战。为了解决这一问题，研究人员们不断探索新的方法来增强LLM的知识基础，其中一种新颖的方法便是WeKnow-RAG，这是一种将网页搜索与知识图谱相结合的检索增强生成（RAG）系统。

🚀 引言：大型语言模型的困境与希望

大型语言模型如同一颗璀璨的星星，照耀着人工智能的天空，但其固有的缺陷却如同星辰的阴影，影响着其光芒。在众多研究中，GPT-4的表现虽然在某些领域卓越，但其准确率在处理不太流行的实体时仍低于35%。这说明，我们亟需一种更为有效的方法来提升这些模型的可靠性。

WeKnow-RAG的核心在于通过检索增强生成方法，结合外部数据库和信息检索机制，动态整合相关信息。这不仅能够减少模型的“幻觉”，还可以在需要高精度和最新信息的应用场景中实现更好的性能。

🧩 RAG方法的局限性

传统的RAG方法通常依赖密集向量相似性搜索进行检索，这种方法在面对复杂查询时往往力不从心。尽管一些研究尝试通过元数据过滤或混合搜索技术来改进这一点，但这些方法受到预先定义的元数据范围的限制，且在相似向量空间内实现复杂查询所需的粒度仍然具有挑战性。这种效率低下的表现，往往使得系统无法选择性地检索相关信息，导致检索出大量无法直接回答查询的块数据。

📊 知识图谱的优势

知识图谱（KG）作为一种结构化知识的表示方式，能够提供比向量相似性检索更精确的实体和关系的显式表示。KG通过维护大量显式的知识三元组，能够更好地搜索“事物，而不是字符串”。例如，知识三元组通常以（实体）-关系→（实体）的形式呈现，这种结构化的表示方式在信息检索中具有不可替代的优势。

🌐 WeKnow-RAG的创新

为了解决上述挑战，WeKnow-RAG系统应运而生。它将网页搜索与知识图谱的优点结合起来，旨在提高LLM响应的准确性和可靠性。具体而言，该系统包含以下几个关键组件：

1. 特定领域的KG增强型RAG系统

该系统能够适应不同类型的查询和领域，从而提升事实性和复杂推理任务的性能。通过构建特定领域的知识图谱，WeKnow-RAG实现了对领域特定知识的精确检索。

2. 多阶段网页检索方法

WeKnow-RAG引入了一种多阶段检索方法，利用稀疏和密集检索技术，有效平衡信息检索的效率与准确性。其第一阶段通过稀疏检索获取相关段落，而第二阶段则结合密集检索以提升信息的相关性和准确性。

3. 自我评估机制

为了减少幻觉并提高整体响应质量，WeKnow-RAG为LLM实现了一种自我评估机制。该机制评估生成答案的置信度，只有在满足特定要求时才接受答案。

4. 自适应框架

该框架能够根据不同领域的特征和信息变化率，智能结合基于KG和基于Web的RAG方法。这种灵活性使得WeKnow-RAG能够在快速变化的信息环境中保持高效性。

🔬 方法详解：WeKnow-RAG的工作流程

WeKnow-RAG采用端到端的检索增强生成方法，其工作流程包括KG工作流程和网页搜索工作流程的有效集成。首先，通过内容解析将网页内容转化为结构化数据，然后进行分块和多阶段检索，以获取相关信息。

📈 BM25分数计算

在多阶段检索的第一阶段，我们使用BM25算法选择排名靠前的K个候选答案。BM25的得分计算公式如下：

   

其中，是词项的逆文档频率，是词项在文档中的词频，和分别是词频饱和度参数和长度归一化参数。

🏆 WeKnow-RAG的出色表现

在Meta KDD CUP 2024的最终评估中，WeKnow-RAG荣获第三名。这一结果证明了我们的方法在不同领域和问题类型中都能显著提升准确性，同时减少幻觉的出现。

🔮 结论与未来方向

WeKnow-RAG的提出，不仅为大型语言模型的应用提供了新的思路，也为检索增强生成技术的发展开辟了新的方向。尽管LLM在各个领域展现出了巨大的潜力，但其在事实准确性上的缺陷仍是未来研究的重要挑战。通过结合知识图谱与网络搜索，WeKnow-RAG为提升LLM的可靠性与准确性提供了有效的解决方案。

参考文献

1. CSDN. WeKnow-RAG：融合网页搜索和知识图谱的检索增强生成自适应方法. 链接
2. 相关研究论文和技术文献。
3. 领域分类与信息抽取的最新进展。
4. 机器学习与自然语言处理领域的前沿研究。
5. 知识图谱在智能问答中的应用分析。