如何让 AI 在海量文件中秒级完成搜索？
AI 驱动的语义搜索通过利用向量相似度，可以在海量文档集合中实现亚秒级检索。这克服了传统关键词匹配的局限性。
关键要求包括用于高效存储和查询的向量数据库，以及将文本和查询转换为数值向量的 AI 嵌入模型。这捕捉了超越精确词汇匹配的更深层语义。结合语义和关键词搜索的混合技术可以提升相关性。实施时必须考虑可扩展性和准确性之间的权衡。
首先摄取并预处理文件。使用 AI 模型为所有内容片段生成向量嵌入。将这些向量索引到针对近似最近邻（ANN）搜索优化的专用数据库中。当查询到来时，将其转换为向量，并使用 ANN 索引即时找到最接近的匹配文档向量。这能在毫秒内从海量数据中提供高度相关的结果。
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