JAVA AI 搜索系统召回率不稳？微调 BM25 权重与向量融合 各位同学，大家好！今天我们来探讨一个在构建 Java AI 搜索系统中经常遇到的问题：召回率不稳定。很多时候，我们精心设计的搜索系统，在某些查询下表现出色，但在另一些查询下却一塌糊涂，明明相关的结果却没有被召回。这严重影响了用户体验，也让我们在优化过程中感到无从下手。 本次讲座，我们将深入分析导致召回率不稳定的常见原因，并重点介绍两种常用的优化策略：微调 BM25 权重和向量融合。我们将通过具体的代码示例，帮助大家理解如何将这些策略应用到自己的 Java 搜索系统中。 一、召回率不稳的常见原因分析 召回率，指的是在所有相关的文档中，被搜索系统检索到的文档所占的比例。一个高召回率的系统意味着它能够尽可能地找到所有与用户查询相关的结果。那么，为什么我们的搜索系统召回率会不稳定呢？ 词项不匹配问题： 同义词和近义词： 用户使用的查询词可能与文档中使用的词汇不同，但含义相同或相近。例如，用户搜索“手机”，文档中可能使用的是“移动电话”。 词形变化： 用户搜索“运行”，文档中可能包含“运行中”、“运行了”等词形变化。 领域术语： …