Bm25 vs rag: в чем разница в извлечении информации

BM25 и RAG принципиально различаются в способах извлечения информации. BM25 – это функция ранжирования, основанная на частоте терминов и обратной частоте документов. Она оценивает релевантность документов поисковому запросу, учитывая, как часто встречаются слова запроса в документе и как редко эти слова встречаются во всей коллекции документов. BM25 не понимает семантическое значение слов и не использует контекст.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) использует языковые модели для понимания смысла запроса и поиска релевантных документов. В отличие от BM25, RAG применяет векторное представление запроса и документов, сравнивая их в векторном пространстве. Это позволяет находить документы, семантически связанные с запросом, даже если они не содержат тех же ключевых слов.

Ключевое различие заключается в том, что BM25 оперирует с частотой слов, а RAG – со смыслом. BM25 быстрее и проще в реализации, но RAG потенциально может обеспечивать более точные и релевантные результаты, особенно для сложных запросов. RAG также может учитывать контекст и синонимы, что BM25 недоступно.