本地大模型编程实战(34)使用faiss实现语义检索
FAISS（Facebook AI Similarity Search）是 Facebook AI 研究院开发的一款高效的向量相似性搜索库，专门用于优化大规模高维向量的近邻搜索任务，广泛应用于语义检索、图像检索、推荐系统等场景。 本文将详细介绍如何使用 FAISS 实现语义检索。具体内容包括： 将内容矢量化并保存为索引 在保存索引的同时，保存每条信息的相关信息metadata 通过矢量库进行语义检索 语义检索是一种基于内容含义（语义）而非表面关键词的信息检索技术，核心目标是让计算机 “理解” 用户查询的真实意图，从而返回含义相关的结果，而非仅匹配字面关键词的内容。 传统检索（如早期搜索引擎）依赖关键词匹配，例如用户搜索 “如何缓解头痛”，仅会返回包含 “缓解”“头痛” 等字面词汇的内容，若某篇文章写 “应对偏头痛的方法”（未出现 “缓解”“头痛”），则会被遗漏。 语义检索则通过语义嵌入（Embedding） 技术解决这一问题： 将文本转化为 “语义向量”：用 AI 模型（如 BERT、BGE-M3 等）把用户的查询、待检索的文档（句子 / 段落）都转化为高维向量（类似 “数字指纹”），向量的相似度直接对应内容语义的相似度。 通过向量相似度匹配结果：计算 “查询向量” 与 “文档向量” 的相似度（如余弦相似度），排序后返回相似度最高的内容，实现 “含义相关即匹配”。 ...