diff --git a/pages/students/2019/michal_stromko/vp2023/Dokumentacia.md b/pages/students/2019/michal_stromko/vp2023/Dokumentacia.md
index 44a0476f..8f341fa5 100644
--- a/pages/students/2019/michal_stromko/vp2023/Dokumentacia.md
+++ b/pages/students/2019/michal_stromko/vp2023/Dokumentacia.md
@@ -54,8 +54,13 @@ Faiss používal knižnicu spacy, do ktorej parameter model_name vstupoval model
 
 #### BM25 
 
-BM25 je jeden z najstarších možností vyhľadávania v neuónových sieťach, napriek tomu je to stále stabilná a relatívne presná aj v dnešnej dobe 
-??? Aký model som používal???
+BM25 je jeden z najstarších možností vyhľadávania v neuónových sieťach, napriek tomu je to stále stabilná a relatívne presná aj v dnešnej dobe.
+
+Pri vyhľadávaní informácii v BM25, ktorý je označný ako Okapi a funguje na vyhľadávaní najlepšej zhode. Vyhľadávanie funguje na nájdení najlepších dokumentov, ktoré sú zoradené podľa relevantnosti k vyhľadanej požiadavke. Je založený na zoradení na pravdepodobnostnom rámci. BM 25 bol v priebehu rokov modifikovaný a vylepšovaný. 
+ 
+ Pre vypočítanie skóra používa Inverse documents frequency (IDF) Vypočtava sa ako N a značí celkový počet dokumentov. Pri výpočte sa používa maximálna hodnota zo všetkých indexov, ktorá pochádza z najväčšieho indexu disku. Pre lepšie pochopenie IDF vypočítava uzol obsahu a index, treba však rátať s tým, že sa môžu vyskytovať mierne odchylky. 
+ 
+ Jedným z dôležitých atribútov, je či sa konenčný výsledný dokument vyskytne viackrát v relevantých odpovediach. Čím viac krát sa opakuje jeden dokument opakuje, tým je väčšia pravdepodobnoť, že bude označený za jeden z najlepších výsledkov vyhľadávania.
 
 
 Evaluovanie pomocou modelu LaBSE a sts-slovakbert-stst som realizoval použítím knižnice **Sentence tranformers**. Práca s touto knižnicou je veľmi jednoduchá, pretože v dokumentácii, ktorú obsahuje, vieme veľmi jednodochu zaembedovať dokumenty a zároveň aj vyhľadávať.