Landskap teknologi carian sedang mengalami transformasi ketara apabila pembangun dan syarikat semakin banyak menggunakan pendekatan hibrid yang menggabungkan algoritma tradisional BM25 dengan keupayaan carian vektor yang dikuasakan oleh AI moden. Evolusi ini mencerminkan usaha industri untuk mencapai hasil carian yang lebih tepat dan relevan mengikut konteks.
 |
|---|
| Imej ini menjelaskan lebih lanjut tentang algoritma BM25, asas utama dalam landskap teknologi carian yang sentiasa berkembang pada masa kini |
Kebangkitan Carian Hibrid
Walaupun BM25 ( Best Match 25 ) kekal sebagai algoritma asas dalam teknologi carian, komuniti teknologi sedang giat meneroka penyelesaian hibrid yang memanfaatkan kedua-dua keupayaan carian leksikal dan semantik. Pengamal industri melaksanakan pelbagai kombinasi BM25 dengan carian semantik berasaskan vektor, sering menggunakan Reciprocal Rank Fusion (RRF) untuk menggabungkan hasil. Pendekatan hibrid ini bertujuan untuk mengatasi batasan kaedah carian berasaskan kata kunci atau semantik semata-mata.
Komponen Lazim Carian Hibrid:
- BM25 untuk carian leksikal
- Carian semantik berasaskan vektor
- Gabungan hasil carian menggunakan Reciprocal Rank Fusion ( RRF )
- Penyusunan semula menggunakan cross-encoder
- Peningkatan ontologi semantik
Trend Pelaksanaan Semasa
Tumpukan carian moden semakin canggih, dengan pengamal menyokong pendekatan pelbagai alat berbanding bergantung pada satu penyelesaian sahaja. Seperti yang dinyatakan oleh seorang jurutera carian berpengalaman dalam perbincangan komuniti:
Pendapat saya ialah orang tidak perlu fokus pada satu tumpukan sahaja. Tetapi bersedia untuk menggunakan alat yang terbaik untuk setiap tugas. Elasticsearch untuk perkara jenis BM25 , Turbopuffer untuk pengambilan vektor yang mudah dan pantas, malah Redis untuk mengira hasil terlebih dahulu untuk pertanyaan tertentu.
Alatan Pelaksanaan Popular:
- Elasticsearch - Pelaksanaan BM25
- Typesense - Sokongan carian hibrid
- Turbopuffer - Pengambilan semula vektor
- Redis - Penyimpanan cache keputusan pertanyaan
- Vespa - Tumpukan carian komprehensif
Perbahasan Mengenai Pendekatan Tradisional vs Moden
Komuniti terlibat dalam perbahasan hangat tentang masa depan teknologi carian. Walaupun sesetengah pihak berpendapat bahawa usia BM25 menjadikannya ketinggalan zaman, yang lain mempertahankan kerelevanannya yang berterusan, terutamanya apabila digabungkan dengan teknologi yang lebih baharu. Perbincangan mendedahkan bahawa banyak organisasi berjaya dengan pendekatan hibrid yang menggabungkan BM25 tradisional dengan carian vektor, menggunakan teknik seperti penyusunan semula cross-encoder dan reciprocal rank fusion.
Aplikasi Praktikal
Pelaksanaan berbeza-beza, dengan sesetengah organisasi melaporkan hasil yang mengagumkan menggunakan kombinasi model pembenaman teks (seperti text-embedding-3-large ), SPLADE , dan RRF . Yang lain meningkatkan BM25 dengan ontologi semantik untuk meningkatkan kerelevanan carian, dengan sesetengahnya melaporkan ketepatan yang tinggi secara konsisten dalam hasil carian teratas mereka.
Hala Tuju Masa Depan
Bidang ini kelihatan bergerak ke arah sistem hibrid yang lebih canggih yang dapat mengendalikan pelbagai jenis pertanyaan carian secara pintar. Walaupun pendekatan berasaskan AI tulen semakin mendapat perhatian, konsensus industri nampaknya memihak kepada penyelesaian seimbang yang memanfaatkan kedua-dua teknik tradisional dan moden, mengakui bahawa senario carian yang berbeza mungkin memerlukan pendekatan yang berbeza.
Evolusi berterusan teknologi carian menunjukkan bahawa walaupun kaedah berkuasa AI yang lebih baharu bersifat transformatif, ia berfungsi dengan terbaik apabila melengkapi dan bukannya menggantikan sepenuhnya algoritma mantap seperti BM25 . Pendekatan pragmatik ini nampaknya menghasilkan keputusan yang paling menjanjikan dalam aplikasi dunia sebenar.
Sumber Rujukan: Understanding the BM25 full text search algorithm