引言 在当下互联网阶段，搜索引擎已经变成使用者获取信息重点途径，可是，在大量搜索结果中，如何实行精准排序与展示变成一个亟待搞定难题，传统排序算法如BM25虽说在某些场景下表现出色，但在面对复杂多样查询需求时却显得力不从心，于是，结合深度学习模型实行混合排序变成改良检索性能有效手段，本文将祥明介绍如何
引言
在当下互联网阶段，搜索引擎已经变成使用者获取信息重点途径，可是，在大量搜索结果中，如何实行精准排序与展示变成一个亟待搞定难题，传统排序算法如BM25虽说在某些场景下表现出色，但在面对复杂多样查询需求时却显得力不从心，于是，结合深度学习模型实行混合排序变成改良检索性能有效手段，本文将祥明介绍如何运用BM25结合深度学习模型实行混合排序，旨在提升搜索系统准确率与使用者体验。
一、BM25算法及其原理
1.1 BM25算法简介
BM25是一种广泛应用于信息检索领域评分函数，它能够根据文档相关性为查询结果打分，并按照分数高低对结果实行排序，该算法通过计算查询词在文档中出现频率以及文档长度等因素来确定相关性得分。
1.2 BM25公式解释
BM25评分公式如下：
\〔 \text{score} = \sum_{i=1}^{n} \text{f}〔q_i, d〕 \cdot \log\left〔\frac{N - n_i + f〔q_i, D〕}{n_i + f〔q_i, D〕}\right〕 \cdot \log\left〔\frac{〔D + b〕〔f〔q_i, d〕 + 1〕}{〔b + 1〕〔D - n_i + f〔q_i, D〕 + 1〕}\right〕 \〕
其中：
\〔 q_i \〕 表示第 \〔 i \〕 个查询词，
\〔 d \〕 表示第 \〔 d \〕 篇文档，
\〔 N \〕 表示总文档数，
\〔 n_i \〕 表示包含查询词 \〔 q_i \〕 文档数，
\〔 f〔q_i, d〕 \〕 表示查询词 \〔 q_i \〕 在文档 \〔 d \〕 中出现频率，
\〔 b = k_1 〔1 - b_0 + b_0 / M_d 〕\〕 ，其中\〔 k_1 = 8.0, b_0 = 0.75, M_d\〕 是平均文档长度。 二、深度学习模型在排序中应用
2.1 深度学习模型概述
近年来，伴随深度学习技术发展，在自然语言处理领域出现不少优秀模型如BERT、Tfidf等，这些模型能够更好地捕捉文本中语义信息、上下文关系，在推荐系统、问答系统等领域得到广泛应用。
2.2 混合排序策略
混合排序策略是指将传统方法〔如BM25〕与现代机器学习技术相结合一种方法，具体来说，在实际应用中可以先运用BM25等传统算法生成一个初始排名列表，而后利用深度学习模型对这个列表实行重排以提高到底结果质量。
实际案例：百度下拉词挖掘与RAG联网检索
案例背景介绍
为提升搜索体验、效能，在实际应用中往往须要综合探究多种因素来改良搜索结果，比方说百度搜索引擎就引入“下拉词”挖掘技术以及根据RAG〔Retrieval-Augmented Generation〕架构联网检索机制。
下拉词挖掘流程
下拉词挖掘意向是从使用者搜索行为数据中发现潜在需求、势头，并据此生成更加智能且个性化主张词汇集，“下拉词”往往指是使用者输入根本字后系统自动补充或推荐相关词汇或短语。
具体步骤涵盖但不限于以下几点：
数据采集：收集并清洗使用者搜索日志；
特征工程：构建包含使用者行为、历史记录等多维度特征数据集；
预处理：对文本数据实行分词处理及准则化操作；
模型训练：采用统计方法或机器学习技术训练预测模型；
结果评估：通过A/B测试等方法验证改进效果并调整参数。
通过上述过程可以有效识别出使用者真实意图并供应有针对性信息持助。
RAG联网检索原理及实践案例分析
RAG是一种新兴技术框架用于搞定开放域问答任务中长尾难题，它结合根据索引方法〔Retrieval〕、生成式方法〔Generation〕，旨在提高答案质量同时降低计算本钱。
基本流程如下：
〔1〕. 索引阶段：先说从大规模知识库中提取出相关信息片段作为候选答案；
〔2〕. 生成阶段：利用预训练语言模型根据具体上下文自动生成到底回答内容；
具体实行方法涵盖但不限于以下几种情况：
* 利用TF-IDF或其他相似度计算方法从候选答案集中选择最匹配那个片段作为到底回复；
* 综合多个候选片段内容并通过适当融合策略形成更全面答案表述；
除这还存在一些改进方案以进一步改良RAG系统性能表现：
* 引入注意力机制使得LSTM网络能够更好地捕捉到根本部分从而提高摘要质量；
* 运用Transformer架构代替传统循环神经网络结构以便于处理更长距离依赖关系等等...
AIGC降重后三合一版本及其优点分析
AIGC即AI Generated Content是指利用人工智能技术自动生成高质量文本内容过程，“三合一版本”指是将原本独立运作不同模块整合成一个统一框架来完成整个降重任务。
核心特点体现在以下几个方面：
〔3〕. 融合模块 ：设计特意数据流管理、调度逻辑确保各个子任务之间无缝衔接且高效协作；
优点总结如下：
* 提升整体执行效能 ：由于消除中间环节简化调用链路于是相比单一模式具有更高响应速度及吞吐量水平；
* 增强鲁棒性、健壮性 ：不同组件间相互依赖关系有助于形成更为稳固可靠系统架构从而减少出错概率增加容错本事；
笔者所述，“三合一版本”设计不止实行资源最大化利用还能有效应对复杂多变应用场景挑战展露出显著技术价值、商业潜力值得深入研究探讨其潜在应用场景、发展前景。
结论与展望
本文祥明介绍如何运用BM25结合深度学习模型实行混合排序以改良检索性能方法，并通过实际案例展示这一策略应用效果及意义所在。将来研究方向大概涉及更多样化特征提取手段以及更加复杂建模框架开发等多方面内容希望本文能为相关领域学者供应一定参考价值并促进该领域进一步发展进步！
