大模型算法岗面试题系列（六十五）| 如何实现窗口上下文检索?

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面试题：如何实现窗口上下文检索?

参考答案

窗口上下文检索通常指的是在给定的一段文本（窗口）内进行信息检索，以找到与查询最相关的部分。以下是一些实现窗口上下文检索的方法：

1）确定窗口大小：

首先需要确定检索的窗口大小，这可以是固定的字数、句子数量或者是动态确定的，取决于查询的上下文和需求。

2）文本分割：

将整个文本分割成多个窗口。对于固定大小的窗口，可以直接按照字数或句子分割。
对于动态窗口，可以使用自然语言处理（NLP）技术，如句子边界检测或基于语义的分割。

3）索引构建：

对每个窗口构建索引。可以使用传统的倒排索引，也可以使用向量索引，如使用词袋模型、TF-IDF或词嵌入来表示每个窗口。

4）查询处理：

对用户查询进行处理，提取关键词或使用词嵌入技术来表示查询。

5）相似度计算：

计算查询与每个窗口之间的相似度。可以使用余弦相似度、欧氏距离或其他距离度量方法。

6）排序与检索：

根据相似度得分对窗口进行排序，返回最相关的窗口。

以下是一个简单的实现步骤：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import numpy as np

# 示例文本和查询
text = "这是一个示例文本。我们将在这个文本中进行窗口上下文检索。希望这个示例能够帮助理解。"
query = "窗口上下文检索"

# 确定窗口大小
window_size = 30  # 假设每个窗口30个字符

# 文本分割
windows = [text[i:i+window_size] for i in range(0, len(text), window_size)]

# 索引构建
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(windows + [query])

# 查询处理
query_vector = tfidf_matrix[-1]

# 相似度计算
similarities = cosine_similarity(query_vector, tfidf_matrix[:-1])

# 排序与检索
top_indices = np.argsort(-similarities[0])[:3]  # 取最相关的3个窗口
top_windows = [windows[i] for i in top_indices]

# 输出结果
for window in top_windows:
    print(window)