智能语义搜索核心算法：全链路技术解析与工程实践，将rag向量检索准确率提升到98%以上……

智能语义搜索核心算法：全链路技术解析与工程实践

一、算法整体架构：从数据到检索的全链路设计
1.1 数据准备层：检索精准性的“燃料库”
（1）向量库构建
（2）领域词典扩展
（3）数据特征工程
（4）关联关系构建
1.2 检索执行层：核心入口与流程
二、核心检索流程：四步实现精准意图匹配
2.1 步骤1：查询扩展（expandQueryWithSynonyms）——扩大召回范围
2.2 步骤2：向量生成与搜索——初步筛选候选结果
（1）向量生成
（2）向量搜索（MilvusUtils.searchVectorRjson）
（3）结果合并
2.3 步骤3：智能重排序（intelligentRerank）——提升精准率
2.3.1 关键：综合相关性得分计算（calculateComprehensiveRelevance）
2.4 步骤4：动态学习（learnFromQuery）——算法迭代优化
（1）同义词学习（learnSynonyms）
（2）查询模式统计
（3）学习效果验证
三、基础工具方法：支撑核心流程的“技术底座”
3.1 分词处理（tokenizeQuery）
3.2 文本解析（parseSearchResult）
3.3 相似度计算工具
3.4 词类型判断
四、核心数据结构：算法的数据载体
4.1 SearchResult
4.2 QueryPattern（内部类）
五、性能优化：兼顾精准性与效率
六、工程落地与评估：从理论到实践
6.1 部署架构
6.2 性能评估指标