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Qdrant 在前几天发起了一些重大声明，提到创造了一个新的算法，命名为BM42，用以取代古老的 BM25（甚至更现代的 SPLADE算法）。
对Qdrant不熟悉的小伙伴，提一点，Qdrant是目前OpenAI正在使用的向量库，所以说明各方面可信度都挺高的。
在他们的帖子中，提到：BM25已经统治了搜索引擎40年了，但是BM25在最新的RAG应用场景表现并不好，所以快来看我们的新算法BM42-一个结合语义和关键词的搜索算法。
通过将单词重要性评分（transformer注意力）与IDF等统计指标相结合来解决语义+关键字搜索的问题，声称在各个场景都有优势，如下图
很快，来自 Vespa（竞品公司）的 @Jo Bergum 指出 Quora作为数据集是非常奇怪的，因为这是一个检测句子相似重复的数据集，而不是问答检索数据集。具体点呢，就是 Quora 数据集每个query只有约 1.6 个相关的候选，因此评测种的 precision@10 结果显然是错误的，声称每 10 个query中有4个候选。
最新，Cohere 的 @Nils Reimers 使用 BM42， 在金融、生物医学和维基百科领域的更好数据集上重新运行，遗憾的是 BM42 在所有方面都表现不佳：
Qdrant最新的公关回复，对结果进行了修正，并推送了最新的修正后的代码。但是仍然被质疑评测的BM25分数太低，正常可能能达到0.91。
算是最新的大瓜了，早上刷到了很多帖子。天气太热，吃瓜消遣一下~
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