1. 你可以使用 rank_bm25 库来实验 BM25 中的 k1 参数，而 LlamaIndex 的 BM25Retriever 类依赖于该库。以下是如何修改 BM25Retriever 类以包含 k1 参数的示例：

# 修改 `BM25Retriever` 类以包含 `k1` 参数

class `BM25Retriever`(BM25):
    

from rank_bm25 import BM25Okapi

class BM25Retriever(BaseRetriever):
def init(
self,
nodes: List[BaseNode],
tokenizer: Optional[Callable[[str], List[str]]],
similarity_top_k: int = DEFAULT_SIMILARITY_TOP_K,
k1: float = 1.5, # Default value for k1
callback_manager: Optional[CallbackManager] = None,
objects: Optional[List[IndexNode]] = None,
object_map: Optional[dict] = None,
verbose: bool = False,
) -> None:
try:
from rank_bm25 import BM25Okapi
except ImportError:
raise ImportError("Please install rank_bm25: pip install rank-bm25")

    self._nodes = nodes
    self._tokenizer = tokenizer or tokenize_remove_stopwords
    self._similarity_top_k = similarity_top_k
    self._corpus = [self._tokenizer(node.get_content()) for node in self._nodes]
    self.bm25 = BM25Okapi(self._corpus, k1=k1)  # Set k1 parameter here
    super().__init__(
        callback_manager=callback_manager,
        object_map=object_map,
        objects=objects,
        verbose=verbose,
    )

 = `k1`

1. 对于更偏向文本匹配而非词频的检索引擎，你可以考虑使用基于向量的检索方法，如由密集嵌入模型(如 Sentence Transformers)提供的这些方法。这些模型更关注语义相似性而非词频。LlamaIndex 支持基于向量的检索方法，这对于在文本中捕捉语义意义更为有效。你可以出于这个目的在 LlamaIndex 中探索使用 VectorStoreIndex 类。

此外，你还可以使用 MetadataFilters 类处理 VectorStoreIndex 中的精确匹配。以下是一个示例：

# 使用 `MetadataFilters` 类处理 `VectorStoreIndex` 中的精确匹配

class `MetadataFilters`(BM25):
    

from llama_index.legacy.vector_stores.types import VectorStoreQuery, VectorStoreQueryMode, MetadataFilters, MetadataFilter, FilterOperator

# Create exact match filters
filters = MetadataFilters(filters=[
    MetadataFilter(key="field_name", value="exact_value", operator=FilterOperator.EQ)
])

# Create a query with the TEXT_SEARCH mode to prioritize exact matches
query = VectorStoreQuery(
    query_str="your query",
    mode=VectorStoreQueryMode.TEXT_SEARCH,
    filters=filters
)

# Execute the query
result = vector_store.query(query)

 = exact_match_filters()

这种配置确保查询通过使用 TEXT_SEARCH 模式并应用精确匹配过滤器来优先考虑精确匹配。