20260625:很多新内容

concepts/bm25-financial-retrieval.md

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+title: "BM25 金融检索"
+created: 2026-06-24
+updated: 2026-06-24
+type: concept
+tags: ["information-retrieval", "financial-nlp", "bm25", "vector-search"]
+sources:
+  - "[[financial-llm-practice-2026]]"
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+# BM25 在金融精确检索中的应用
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+BM25 是一种基于词频-逆文档频率（TF-IDF）的经典信息检索算法。在金融场景中，恒生电子团队发现 BM25 在精确匹配场景下表现优于向量检索。
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+## 为什么金融场景 BM25 更优
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+金融查询大量涉及**精确匹配需求**：
+- 股票代码（如 "600519"）
+- 专有名词（如 "超额累进税率"）
+- 精确数字（如 "净利润超过 10 亿"）
+- 法规条款编号（如 "第三十二条"）
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+向量检索的"语义近邻"在这些场景中反而引入噪声——语义相近但代码/数字不同的结果会被错误召回。
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+## 与向量检索的适用边界
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+| 场景 | BM25 | 向量检索 |
+|------|------|---------|
+| 精确代码/编号 | ✅ 强 | ❌ 弱 |
+| 专有名词匹配 | ✅ 强 | ⚠️ 可能漂移 |
+| 数字精确匹配 | ✅ 强 | ❌ 弱 |
+| 同义改写查询 | ❌ 弱 | ✅ 强 |
+| 跨语言检索 | ❌ 弱 | ✅ 强 |
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+## 行业趋势
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+恒生电子 2023 年主动去掉向量检索的决策，后被 OpenAI 的无向量化 RAG 技术路径所印证——在特定领域，结构化索引+关键词匹配可能比语义检索更可靠。
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+## 参考
+- [[financial-llm-practice-2026|金融行业大模型落地实践]]
+- [[pageindex]]
+- [[agentic-rag]]