Amikor beírunk egy keresési kifejezést egy keresőmotorba, a háttérben egy algoritmus dönti el, hogy mely dokumentumok relevánsak a számunkra, és milyen sorrendben jelenjenek meg. Az egyik legismertebb ilyen algoritmus a BM25, amely az olyan keresőmotorok szívét képezi, mint az Elasticsearch és a Lucene. Ez a technológia évtizedek óta meghatározó szerepet játszik az információ-visszakeresésben.
A BM25 algoritmus három fő szempont alapján értékeli a dokumentumokat. Először is, figyelembe veszi a keresett kifejezések gyakoriságát a dokumentumban. Minél többször fordul elő egy kifejezés, annál valószínűbb, hogy az adott dokumentum releváns. Másodszor, a kifejezés ritkaságát is számításba veszi, hiszen egy ritkább szó megjelenése nagyobb jelentőséggel bírhat. Végül pedig a dokumentum hosszát is figyelembe veszi, mivel a hosszabb szövegek több helyet biztosítanak a kifejezések megjelenéséhez, ami torzíthatná az eredményeket.
Az utóbbi években azonban új algoritmusok is megjelentek a színen, mint például a RAG (Retrieval-Augmented Generation). A RAG egyesíti a hagyományos információ-visszakeresést a gépi tanulással, lehetővé téve, hogy az algoritmus ne csak a releváns dokumentumokat találja meg, hanem azokat kreatívan fel is használja új információk generálására. Ez a megközelítés különösen hasznos lehet olyan helyzetekben, ahol a felhasználók nem csak egy konkrét választ keresnek, hanem szélesebb körű információs háttérre is szükségük van.
A BM25 és a RAG tehát különböző módokon közelítik meg az információ-visszakeresés problémáját. Míg a BM25 a bevált módszereivel továbbra is alapvető eszköz marad, a RAG új lehetőségeket nyit meg a keresések kreatív felhasználására. A jövőben valószínűleg mindkét algoritmusnak meglesz a maga helye a keresőmotorok világában, attól függően, hogy milyen típusú keresésről van szó és milyen mélységű válaszra van szükség.
