请注意，我不知道 nmslib，而且我一般不熟悉搜索优化。但是我知道 Okapi BM25 权重。

它们（bm25，nmslib）有何不同？

这是两个完全不同的东西：

• Okapi BM25 是一种加权方案，它比众所周知的 TFIDF 加权方案具有更好的理论基础。这两种方法都旨在根据单词在文档集合的上下文中的“重要性”程度来对单词进行评分，主要是通过对很少出现的单词给予更多的权重。作为一种加权方案，Okapi BM25 仅提供文档/查询的表示，您如何使用它取决于您。
• nmslib 是一个优化的相似性搜索库。我假设它将文档和查询的任何向量集作为输入。因此，可以为他们提供由原始频率、TFIDF 或其他任何东西组成的向量。它所做的只是使用提供的任何文档表示来计算（尽可能快地）与查询最相似的文档。

如何将 bm25 权重传递给 nmslib 以创建更好更快的搜索引擎？

由于您提到基于 BM25 的结果令人满意，这意味着质量损失是由于 nmslib 搜索优化造成的。没有魔法，让事情变得更快的唯一方法是减少比较，有时这意味着错误地丢弃一个潜在的好候选人。所以问题不在于传递 BM25 权重，而在于理解和调整 nmslib 的参数：当然有一些参数允许用户在速度和质量之间选择适当的折衷。