打造自己的 Google：Python BM25 搜尋引擎實戰 (從零開始); BM25 (Best Matching 25) ; pip install rank-bm25 ; from rank_bm25 import BM25Okapi

by 儲蓄保險王 · 2026-02-01

BM25 (Best Matching 25) 是現代搜尋引擎的核心演算法。
比起單純的關鍵字匹配 (True/False)，
它能計算出一個「相關性分數」，
告訴你哪份文件最符合使用者的需求。

本教學將帶你從安裝套件開始，
用 30 行程式碼寫出一個高品質的搜尋引擎。

## 1. 環境準備

首先，我們需要安裝計算 BM25 分數的套件 `rank-bm25`，
以及中文斷詞神器 `jieba`。

pip install rank-bm25 jieba

pip install rank-bm25 jieba

## 2. 準備假資料 (The Corpus)

假設我們有一堆技術文件或產品清單，
這就是我們的**語料庫 (Corpus)**。

import jieba
from rank_bm25 import BM25Okapi

# 這是我們的 "資料庫"
corpus = [
    "DeepSeek OCR 開源文字辨識模型效能超越 Gemini",
    "Python 爬蟲教學：如何使用 requests 抓取網頁",
    "OpenCC 繁簡轉換工具使用指南",
    "Jieba 斷詞引擎：精確模式與搜尋模式的差異",
    "如何使用 BM25 演算法打造高效搜尋系統"
]

print(f"📚 資料庫共有 {len(corpus)} 篇文章")

import jieba
from rank_bm25 import BM25Okapi

# 這是我們的 "資料庫"
corpus = [
    "DeepSeek OCR 開源文字辨識模型效能超越 Gemini",
    "Python 爬蟲教學：如何使用 requests 抓取網頁",
    "OpenCC 繁簡轉換工具使用指南",
    "Jieba 斷詞引擎：精確模式與搜尋模式的差異",
    "如何使用 BM25 演算法打造高效搜尋系統"
]

print(f"📚 資料庫共有 {len(corpus)} 篇文章")

## 3. 預處理：斷詞 (Tokenization)

搜尋引擎看不懂整句中文，
我們必須把句子切成「詞 (Tokens)」。

# 把每一句話切成 list of words
tokenized_corpus = []

for doc in corpus:
    # 使用 lcut_for_search 引擎模式，增加召回率
    tokens = jieba.lcut_for_search(doc)
    tokenized_corpus.append(tokens)

# 看看切得如何 (顯示第一篇)
print(f"🔍 範例 Token: {tokenized_corpus[0]}")
# 預期輸出: ['DeepSeek', ' ', 'OCR', ' ', '開源', '文字', '辨識', '模型', '效能', '超越', 'Gemini']

# 把每一句話切成 list of words
tokenized_corpus = []

for doc in corpus:
    # 使用 lcut_for_search 引擎模式，增加召回率
    tokens = jieba.lcut_for_search(doc)
    tokenized_corpus.append(tokens)

# 看看切得如何 (顯示第一篇)
print(f"🔍 範例 Token: {tokenized_corpus[0]}")
# 預期輸出: ['DeepSeek', ' ', 'OCR', ' ', '開源', '文字', '辨識', '模型', '效能', '超越', 'Gemini']

打造自己的 Google：Python BM25 搜尋引擎實戰 (從零開始); BM25 (Best Matching 25) ; pip install rank-bm25 ; from rank_bm25 import BM25Okapi - 儲蓄保險王

## 4. 建立索引 (Indexing)

這是最神奇的一步。我們將切好的詞餵給 `BM25Okapi`。

**注意：** BM25Okapi 要求的輸入格式必須是
**List of List of Strings** (`List[List[str]]`)。

# %%
# 結構示意：
# [
#   ['DeepSeek', 'OCR', ...],  # 第一篇文章的詞
#   ['Python', '爬蟲', ...]     # 第二篇文章的詞
# ]
bm25 = BM25Okapi(tokenized_corpus)
print("✅ BM25 索引建立完成！")

# %%
# 結構示意：
# [
#   ['DeepSeek', 'OCR', ...],  # 第一篇文章的詞
#   ['Python', '爬蟲', ...]     # 第二篇文章的詞
# ]
bm25 = BM25Okapi(tokenized_corpus)
print("✅ BM25 索引建立完成！")

## 5. 開始搜尋！

現在我們來模擬使用者搜尋。
關鍵步驟是對使用者的查詢 (Query) 做
**一模一樣的斷詞處理**。

query = "搜尋引擎教學" 

# 1. 對查詢斷詞
tokenized_query = jieba.lcut_for_search(query)
print(f"👉 使用者搜尋: {tokenized_query}")

# 2. 讓 BM25 幫每篇文章打分數
# doc_scores 是一個長度為 5 的 List (對應 corpus 的文章數量)，記著每篇文章的得分
doc_scores = bm25.get_scores(tokenized_query)
# array([0.        , 1.05543539, 0.        , 2.11087077, 0.        ])

# 3. 雖然可以直接看分數，但我們通常想看「排名最好的前 N 名」
#    get_top_n 可以直接幫我們找出來
top_n = bm25.get_top_n(tokenized_query, corpus, n=3)

print("\n🏆 搜尋結果前 3 名：")
for i, doc in enumerate(top_n, 1):
    print(f"第 {i} 名: {doc}")

query = "搜尋引擎教學" 

# 1. 對查詢斷詞
tokenized_query = jieba.lcut_for_search(query)
print(f"👉 使用者搜尋: {tokenized_query}")

# 2. 讓 BM25 幫每篇文章打分數
# doc_scores 是一個長度為 5 的 List (對應 corpus 的文章數量)，記著每篇文章的得分
doc_scores = bm25.get_scores(tokenized_query)
# array([0.        , 1.05543539, 0.        , 2.11087077, 0.        ])

# 3. 雖然可以直接看分數，但我們通常想看「排名最好的前 N 名」
#    get_top_n 可以直接幫我們找出來
top_n = bm25.get_top_n(tokenized_query, corpus, n=3)

print("\n🏆 搜尋結果前 3 名：")
for i, doc in enumerate(top_n, 1):
    print(f"第 {i} 名: {doc}")

## 完整程式碼範例

import jieba
from rank_bm25 import BM25Okapi

# 1. 資料
documents = [
    "DeepSeek OCR 開源文字辨識模型效能超越 Gemini",
    "Python 爬蟲教學：如何使用 requests 抓取網頁",
    "OpenCC 繁簡轉換工具使用指南",
    "Jieba 斷詞引擎：精確模式與搜尋模式的差異",
    "如何使用 BM25 演算法打造高效搜尋系統"
]

# 2. 斷詞 (建立索引需要的格式: List[List[str]])
tokenized_corpus = [jieba.lcut_for_search(doc) for doc in documents]

# 3. 初始化 BM25
bm25 = BM25Okapi(tokenized_corpus)

# 4. 搜尋
query = "搜尋引擎教學"
tokenized_query = jieba.lcut_for_search(query)

scores = bm25.get_scores(tokenized_query)
# 技巧：把分數跟原始文章 zip 起來排序
results = sorted(zip(documents, scores), key=lambda x: x[1], reverse=True)

print(f"查詢: {query}")
for doc, score in results:
    if score > 0:
        print(f"[{score:.4f}] {doc}")

import jieba
from rank_bm25 import BM25Okapi

# 1. 資料
documents = [
    "DeepSeek OCR 開源文字辨識模型效能超越 Gemini",
    "Python 爬蟲教學：如何使用 requests 抓取網頁",
    "OpenCC 繁簡轉換工具使用指南",
    "Jieba 斷詞引擎：精確模式與搜尋模式的差異",
    "如何使用 BM25 演算法打造高效搜尋系統"
]

# 2. 斷詞 (建立索引需要的格式: List[List[str]])
tokenized_corpus = [jieba.lcut_for_search(doc) for doc in documents]

# 3. 初始化 BM25
bm25 = BM25Okapi(tokenized_corpus)

# 4. 搜尋
query = "搜尋引擎教學"
tokenized_query = jieba.lcut_for_search(query)

scores = bm25.get_scores(tokenized_query)
# 技巧：把分數跟原始文章 zip 起來排序
results = sorted(zip(documents, scores), key=lambda x: x[1], reverse=True)

print(f"查詢: {query}")
for doc, score in results:
    if score > 0:
        print(f"[{score:.4f}] {doc}")