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结合最新的市场动态，Once every chunk is tokenized, BM25Okapi builds the index — computing document lengths, average document length, and IDF scores for every unique term in the corpus. This happens once at startup. At query time, bm25_search tokenizes the incoming query the same way, calls get_scores to compute a BM25 relevance score for every chunk in parallel, then sorts and returns the top-k results. The sanity check at the bottom runs a test query to confirm the index is working before we move on to the embedding retriever.
展望未来，Really的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。