English(EN) BM25 vs Dense Retrieval vs SPLADE: Which One to Start With

BM25、密集检索和 SPLADE：选择 RAG 检索方法

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-07-28 09:14

一篇技术文章比较了检索增强生成（RAG）项目的三种主要检索方法：BM25、密集检索和 SPLADE。BM25 是一种基于 CPU 的快速关键词匹配算法，而密集检索使用嵌入模型来捕捉语义含义，但需要更多资源。SPLADE 提供了一个折衷方案，使用稀疏向量和基于 Transformer 的查询扩展来有效处理同义词。作者建议从 BM25 作为基线开始，在存在语义差距时采用密集检索，并在采用完全混合方法之前考虑 SPLADE。 AI

影响指导开发人员为 RAG 系统选择高效的检索策略，可能节省开发时间和资源。

排序理由 RAG 项目检索方法的技术比较。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Basavaraj SH · 2026-07-28 09:14

BM25 vs Dense Retrieval vs SPLADE: Which One to Start With

<p>Choosing the wrong retrieval method at the start of a RAG project costs weeks. Here's how the three main approaches actually compare on a constrained machine - before you commit to infrastructure.</p> <h2> The Core Difference Between These Three Methods </h2> <p>BM25 is a keyw…

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