关键词搜索(Keyword Search)是信息搜索中的基础技术，广泛应用于各类应用，如Spotify、YouTube和Google地图等。其核心算法是Okapi BM25，此算法基于概率检索框架，用于评估文档与搜索查询的相关性。Okapi BM25在信息检索中被搜索引擎用于排序，提高搜索结果的精准度。 为了演示如何使用Cohere的API调用BM25算法搜索维基百科数据库，首先需要配置Python环境。这里需要安装cohere和weaviate-client包，导入cohere和weaviate的API_key，进而创建weaviate client来连接在线数据库。 我们所使用的在线数据库是一个包含1000万条自维基百科数据记录的公共数据库，每条记录代表一段维基百科文章，涵盖了10种不同语言，包括但不限于英语、德语、法语、西班牙语、意大利语、日语、阿拉伯语、中文、韩语和印地语。在执行查询时，可以设置不同的语言。 在实现关键词搜索功能时，我们将使用API KEY配置参数来确保与Cohere和Weaviate服务的连接。对于COHERE_API_KEY，需要在Cohere网站上注册账号并创建API Key；而WEAVIATE_API_KEY和WEAVIATE_API_URL则使用公开示例中的API Key和URL。 关键词搜索的原理是通过比较问题和文档中重复词汇的数量，从而确定最相关的结果。在搜索系统内部，关键词搜索分为检索和重新排名两个阶段。第一阶段使用倒排索引和BM25算法对文档进行评分，第二阶段则对评分结果进行排序。 关键词检索存在局限性，尤其是在语义相关性上。当文档与问题在语义上相关但未出现重复词汇时，关键词检索可能无法准确检索到相关文档。为解决这一问题，后续将探讨如何借助语言模型进行改进，以实现更精准的语义搜索。 本文介绍了关键词搜索的基本概念、实现方法和局限性，并通过Cohere的API调用示例展示了如何搜索维基百科数据库。关键词搜索是搜索引擎中的核心功能，通过不断优化算法，可以提高搜索效率和准确性。