定义
基于模型的索引（MBI）是一种先进的索引技术，它超越了传统的关键词匹配。MBI 不仅仅是根据精确的词频来存储文档，而是使用复杂的机器学习模型——例如大型语言模型（LLM）或向量嵌入——来理解内容的含义和上下文。
这个过程将原始文本转换成高维度的数值表示（向量），这些向量捕获了概念之间的语义关系，从而实现了更细致、更智能的检索。
为什么重要
在现代数字环境中，用户很少使用完美的关键词进行搜索。他们提出复杂的问题、使用行业术语或依赖隐含的上下文。当用户的查询不包含文档中使用的确切术语时，传统的倒排索引就会失效。MBI 通过实现“概念搜索”来解决这个问题——即使文档使用了不同的词汇，也能找到关于同一事物的文档。
这一转变对于提高搜索相关性、增强用户体验以及从大量非结构化数据中挖掘更深层次的见解至关重要。
工作原理
其核心机制涉及几个步骤：
- 嵌入生成： 索引模型处理文档内容（文本块），并为每个块生成一个密集的向量嵌入。这些向量将语义含义映射到一个数学空间中。
- 向量存储： 这些向量连同指向原始文本的元数据指针，被存储在专门的数据库中，通常是向量数据库。
- 查询转换： 当用户提交查询时，相同的嵌入模型会将查询文本转换为一个查询向量。
- 相似性搜索： 然后，系统在向量空间中执行最近邻搜索（例如，余弦相似度），以找到最接近查询向量的文档向量。这些最接近的向量代表了语义上最相关的内容。
常见用例
MBI 正在改变多个企业功能：
- 企业搜索： 允许员工在庞大的内部知识库、文档和报告中查找答案。
- 推荐引擎： 根据与用户过往交互的概念相似性来推荐产品或文章。
- 高级问答系统： 为能够从多个不相关的来源综合答案的聊天机器人和虚拟助手提供动力。
- 内容发现： 帮助用户按主题而不是仅按标签来浏览海量媒体库。
主要优势
- 卓越的相关性： 匹配用户意图，而不仅仅是关键词的存在。
- 处理歧义： 可以正确解释同义词、相关概念和隐含的含义。
- 可扩展性： 向量数据库针对跨海量数据集的高维相似性搜索进行了优化。
- 面向未来： 能很好地适应不断发展的语言和特定领域的术语。
挑战
- 计算成本： 生成和存储高维嵌入需要大量的计算资源（GPU/TPU 时间）。
- 模型依赖性： 索引的质量完全取决于底层嵌入模型的性能和训练数据。
- 延迟： 相似性搜索虽然快速，但比简单的哈希查找会引入更多的延迟，需要仔细的基础设施调优。
相关概念
向量数据库、语义搜索、知识图谱、嵌入、信息检索（IR）
