O BM25 pontua resultados de busca com base na raridade dos termos, na repetição e no tamanho dos documentos, sem exigir treinamento, embeddings ou fine-tuning.
O BM25 é um método tradicional de busca lexical: compara os termos da consulta com os documentos e atribui uma pontuação de relevância. O post destaca três fatores: raridade dos termos, retornos decrescentes quando um termo se repete e normalização pelo tamanho do documento.
Para estudá-lo, comece com uma coleção de documentos e consultas representativas. Observe se os termos raros importantes elevam documentos pertinentes e se repetições excessivas deixam de aumentar a pontuação na mesma proporção.
Compare os resultados do BM25 com os de uma busca vetorial usando as mesmas consultas e critérios de avaliação. A comparação ajuda a entender diferenças entre correspondência lexical e busca por similaridade; o resultado depende dos dados e da tarefa.
O BM25 não exige treinamento, embeddings nem fine-tuning, segundo o post. Se usar IA para resumir ou aplicar o material, evite inserir dados pessoais ou conteúdo confidencial, ou siga a política da sua organização para esses dados.