Execution Context
基于大型语言模型 (LLM) 基础设施的语义搜索，为理解上下文提供了计算基础，而不仅仅是关键词匹配。它将原始文本转换为高维向量，使系统能够根据含义和意图检索文档。这种能力对于现代企业应用至关重要，它能够从海量非结构化数据集中获取深入的洞察，而无需依赖于严格的模式约束。
该系统将用户查询转换为高维向量表示，从而捕捉语义细微之处，使引擎能够克服传统关键词匹配的局限性。
高性能计算集群能够实时处理这些向量，并通过余弦相似度或其他指标计算，从而识别出最相关的文档。
结果会根据相关性进行排序，并附带置信度评分，以确保检索到的信息与原始查询的意图高度一致。
Operating Checklist
为特定领域上下文初始化向量嵌入模型。
将非结构化文档导入并索引到高维向量数据库中。
将用户输入的查询转换为语义向量表示。
执行相似性搜索，以检索前 k 个最相关的文档。
Integration Surfaces
查询摄取
用户输入自然语言查询，推理引擎会立即将其分词并嵌入到向量空间中。
向量匹配
该系统计算查询向量与索引文档向量在整个语料库中的相似度得分。
结果排名
最相关的文档按照相关性得分进行排序，并结合元数据信息呈现给用户。
