一个最小可行语义搜索实现需要三个核心组件：文本嵌入、向量数据库和相似度度量。首先，使用 Sentence-BERT 或轻量级替代方案等预训练模型将文本转换为数值向量（嵌入）。这些嵌入捕获语义含义，允许在短语之间进行比较。接下来，将这些向量存储在针对快速相似度搜索优化的数据库中，例如 FAISS 或 Annoy。最后，使用余弦相似度等度量计算查询嵌入与存储向量之间的相似度。这种设置在简单性和有效性之间取得了平衡，避免了复杂的基础设施，同时提供了有意义的搜索结果。
要实现这一点，首先为您的文档生成嵌入。例如，使用 Python 的 sentence-transformers 库，您可以通过两行代码嵌入文本：加载预训练模型（all-MiniLM-L6-v2 是一个不错的默认选择）并调用 model.encode(text)。将这些向量存储在 FAISS 索引中，可以使用 faiss.IndexFlatIP 在内存中构建该索引以实现内积相似度（如果向量已归一化，则等效于余弦相似度）。当用户提交查询时，使用相同的模型对其进行嵌入，然后在 FAISS 索引中搜索最近邻。基本版本可能会返回前 5 个匹配项，并显示标题或摘要。对于小型数据集（少于 10 万条记录），这可以在单台机器上高效运行，无需 GPU。
关键考虑因素包括嵌入质量、可扩展性和预处理。选择与您的领域相符的嵌入模型——对于通用文本，MiniLM 或 MPNet 变体效果很好。如果您的数据包含技术术语，请考虑微调模型或使用特定领域替代方案。对于可扩展性，FAISS 支持近似最近邻搜索 (IndexIVFFlat) 以处理数百万向量，但这增加了复杂性。预处理步骤（如转换为小写、去除停用词或将文本截断到模型最大 token 长度（例如 BERT 为 512 token））可以提高一致性。避免过度设计：在 MVP 中跳过查询扩展或重排层。一个简单的 Flask/FastAPI 端点，包装嵌入模型和 FAISS 查找，足以在投资分布式系统或云服务之前测试可行性。