BM25 详解：原理、适用场景与代码示例

BM25 是 TF-IDF 的升级版相关性排序算法，通过 IDF、词频饱和与文档长度归一化计算查询与文档的匹配分数。它适用于关键词精确匹配、专业领域搜索和小数据集，常与向量检索混合用于 RAG 召回，可用 rank_bm25 或 Elasticsearch 直接实现。核心调参为 k1（1.2~2.0）与 b（默认 0.75）。