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一、语义搜索

在传统的搜索系统中,Elasticsearch 一直依赖 倒排索引(inverted index)+ BM25 算法,这种方式非常适合关键词匹配,但存在明显的局限性:

  • 同义词问题:用户输入“手机”,但文档中写的是“智能电话”,传统搜索可能匹配不到。
  • 语义理解问题:用户输入“谁写了红楼梦?”,关键词搜索会检索“谁”、“写”、“红楼梦”,但很难直接理解用户意图。
  • 上下文问题:传统搜索不理解句子整体含义,例如“最好的编程语言是什么”,它只会匹配“最好”和“编程语言”,而不是理解这个问题是在寻找“排名”或“推荐”。

为了解决这些问题,Elasticsearch 从 8.0 版本开始,逐渐引入了 dense_vector 向量字段knn search、以及 semantic_text 查询,结合大语言模型(LLM)和向量搜索(vector search),构建出真正的 语义搜索(semantic search) 能力。


二、Elasticsearch 语义搜索核心原理

语义搜索的关键是 Embedding 向量化

  1. Emb

http://www.dtcms.com/a/547890.html

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