Công nghệ tìm kiếm đang trải qua một sự chuyển đổi đáng kể khi các nhà phát triển và công ty ngày càng áp dụng phương pháp kết hợp giữa thuật toán BM25 truyền thống với khả năng tìm kiếm vector được hỗ trợ bởi AI hiện đại. Sự phát triển này phản ánh nỗ lực của ngành công nghiệp trong việc tạo ra kết quả tìm kiếm chính xác và phù hợp với ngữ cảnh hơn.
 |
|---|
| Hình ảnh này giải thích thêm về thuật toán BM25, một nền tảng cốt lõi trong bối cảnh công nghệ tìm kiếm đang phát triển ngày nay |
Sự Phát Triển của Tìm Kiếm Kết Hợp
Trong khi BM25 (Best Match 25) vẫn là thuật toán nền tảng trong công nghệ tìm kiếm, cộng đồng đang tích cực khám phá các giải pháp kết hợp tận dụng cả khả năng tìm kiếm từ vựng và ngữ nghĩa. Các chuyên gia trong ngành đang triển khai nhiều cách kết hợp BM25 với tìm kiếm ngữ nghĩa dựa trên vector, thường sử dụng Reciprocal Rank Fusion (RRF) để kết hợp kết quả. Phương pháp kết hợp này nhằm khắc phục những hạn chế của phương pháp tìm kiếm thuần túy dựa trên từ khóa hoặc thuần túy dựa trên ngữ nghĩa.
Các thành phần phổ biến trong Tìm kiếm Kết hợp:
- BM25 cho tìm kiếm từ vựng
- Tìm kiếm ngữ nghĩa dựa trên vector
- Reciprocal Rank Fusion ( RRF ) để kết hợp kết quả
- Xếp hạng lại bằng cross-encoder
- Tăng cường bằng bản thể học ngữ nghĩa
Xu Hướng Triển Khai Hiện Tại
Các hệ thống tìm kiếm hiện đại ngày càng trở nên tinh vi, với các chuyên gia ủng hộ cách tiếp cận đa công cụ thay vì chỉ dựa vào một giải pháp duy nhất. Như một kỹ sư tìm kiếm giàu kinh nghiệm đã chia sẻ trong cuộc thảo luận cộng đồng:
Theo tôi, mọi người không nên tập trung vào một công nghệ duy nhất. Thay vào đó, hãy sẵn sàng sử dụng những công cụ phù hợp nhất cho từng công việc. Elasticsearch cho các tác vụ kiểu BM25, Turbopuffer cho tìm kiếm vector đơn giản và nhanh chóng, thậm chí Redis để tính toán trước kết quả cho một số truy vấn nhất định.
Các Công Cụ Triển Khai Phổ Biến:
- Elasticsearch - Triển khai BM25
- Typesense - Hỗ trợ tìm kiếm lai
- Turbopuffer - Truy xuất vector
- Redis - Bộ nhớ đệm kết quả truy vấn
- Vespa - Bộ công cụ tìm kiếm toàn diện
Tranh Luận về Phương Pháp Truyền Thống và Hiện Đại
Cộng đồng đang tham gia vào một cuộc tranh luận sôi nổi về tương lai của công nghệ tìm kiếm. Trong khi một số người cho rằng BM25 đã lỗi thời do tuổi đời của nó, những người khác bảo vệ tính phù hợp liên tục của nó, đặc biệt khi kết hợp với các công nghệ mới hơn. Cuộc thảo luận cho thấy nhiều tổ chức đang đạt được thành công với các phương pháp kết hợp giữa BM25 truyền thống với tìm kiếm vector, sử dụng các kỹ thuật như cross-encoder reranking và reciprocal rank fusion.
Ứng Dụng Thực Tế
Các triển khai rất đa dạng, với một số tổ chức báo cáo kết quả ấn tượng khi sử dụng kết hợp các mô hình nhúng văn bản (như text-embedding-3-large), SPLADE, và RRF. Những tổ chức khác đang nâng cao BM25 với các bản thể học ngữ nghĩa để cải thiện độ phù hợp trong tìm kiếm, với một số báo cáo độ chính xác cao ổn định trong các kết quả tìm kiếm hàng đầu.
Hướng Phát Triển Tương Lai
Lĩnh vực này dường như đang hướng tới các hệ thống kết hợp phức tạp hơn có thể xử lý thông minh nhiều loại truy vấn tìm kiếm khác nhau. Mặc dù các phương pháp thuần túy dựa trên AI đang được ưa chuộng, sự đồng thuận của ngành dường như ủng hộ các giải pháp cân bằng tận dụng cả kỹ thuật truyền thống và hiện đại, nhận ra rằng các tình huống tìm kiếm khác nhau có thể cần các phương pháp tiếp cận khác nhau.
Sự phát triển liên tục của công nghệ tìm kiếm cho thấy rằng trong khi các phương pháp mới được hỗ trợ bởi AI mang tính đột phá, chúng hoạt động tốt nhất khi bổ sung thay vì thay thế hoàn toàn các thuật toán đã được thiết lập như BM25. Cách tiếp cận thực tế này dường như đang mang lại những kết quả đầy hứa hẹn trong các ứng dụng thực tế.
Nguồn tham khảo: Tìm hiểu thuật toán tìm kiếm toàn văn BM25