知识检索skill入门指南：从零搭建高效检索系统

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知识检索系统如今已成为各类应用的核心组件，它能快速从海量数据中找到最相关的信息。常见的应用场景包括：

客服系统：快速匹配用户问题与知识库中的解决方案
内容推荐：根据用户兴趣推荐相似文章或产品
企业搜索：帮助员工快速找到内部文档和资料
法律和医疗领域：检索相关案例或医学文献

传统关键词检索
基于精确匹配或 TF-IDF 等统计方法
优点是实现简单、计算开销小
缺点是无法处理同义词和语义相似性
现代向量检索
将文本转换为高维向量（嵌入）
通过向量相似度衡量语义相关性
能理解上下文和语义关系
计算开销较大但效果更好

文本清洗
去除 HTML 标签、特殊字符
统一大小写
处理缩写和拼写变体
分块策略
按固定长度分块（如 512 个 token）
按段落或章节分块
重叠分块避免信息割裂

轻量级本地模型 ：Sentence-BERT、GloVe
优点：离线可用，隐私性好
缺点：可能需要领域微调
云服务 API：OpenAI Embeddings、Cohere
优点：开箱即用，效果稳定
缺点：有 API 调用成本

安装依赖：

pip install faiss-cpu sentence-transformers

完整代码示例：

import faiss
import numpy as np
from sentence_transformers import SentenceTransformer

# 1. 加载模型
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

# 2. 准备数据
documents = ["文档 1 内容", "文档 2 内容", ...]  # 替换为实际数据

# 3. 生成嵌入
embeddings = model.encode(documents)
dimension = embeddings.shape[1]  # 获取嵌入维度

# 4. 构建索引
index = faiss.IndexFlatL2(dimension)  # 使用 L2 距离
index.add(embeddings)  # 添加向量到索引

# 5. 查询处理
def search(query, k=5):
    if not query.strip():
        return []  # 处理空查询

    query_embedding = model.encode([query])
    distances, indices = index.search(query_embedding, k)
    return [(documents[i], float(d)) for i, d in zip(indices[0], distances[0])]