什么是上下文检索？ 上下文检索是一种信息系统中使用的方法，不仅根据用户的明确查询来获取数据或文档，还会考虑额外上下文。与简单的关键词匹配不同，它分析用户意图、周围环境或相关数据等因素来提高准确性。例如，搜索“Java”时，如果系统检测到用户是开发者，可能会返回编程资源，而不是咖啡相关结果。这种方法依赖于算法，这些算法权衡多个信号，以确定在特定场景中什么最重要。
示例和技术组成部分 一个常见的用例是结合用户位置、过去行为或应用程序状态的搜索引擎。假设一个开发者正在 IDE 中工作——上下文检索可以优先展示他们正在使用的库的 API 文档。技术上，这可能涉及存储向量嵌入（文本的数值表示）的向量数据库，以查找语义匹配。机器学习模型（如 Transformer）处理查询及元数据（例如，时间戳、用户偏好）以优化结果。例如，一个 bug 报告工具可以使用上下文检索来通过分析代码片段和错误消息来找出类似的过去问题，而不是将它们视为独立的关键词。
实现考量 为了构建上下文检索，开发者通常会将 Elasticsearch 等工具与自定义评分逻辑或预训练模型（例如，BERT）结合使用来生成向量嵌入。LangChain 或 LlamaIndex 等框架简化了集成上下文感知工作流的过程，例如链式相关查询。然而，有效性取决于对领域的理解。一个电商应用可能会跟踪用户浏览历史以调整产品排名，而一个支持聊天机器人可能会参考之前的工单。挑战包括平衡性能（处理上下文时的延迟）和避免对噪声信号过度拟合。使用真实世界数据进行测试至关重要——例如，验证添加用户特定上下文是否确实提高了结果相关性，而不会引入偏差。