“知识星空”如何实现？利用文档相似性算法与向量检索，予非睿知构建多维知识链的技术路径

企业内部沉淀的技术文档、会议纪要、项目报告等非结构化数据，往往因分散存储形成 “数据孤岛”，传统关键词搜索受限于 “词法匹配” 的本质，难以跨越 “语义鸿沟”—— 无法真正理解用户查询意图，导致知识利用率低下。如何让系统 “读懂” 知识，将孤立文档连接成动态可探索的 “知识星空”？本文将从技术原理出发，剖析文档相似性算法与向量检索的协同逻辑，并结合予非・睿知企业 AI 知识引擎平台的实践，探讨多维知识链的构建路径。

一、从 “字符识别” 到 “语义理解”：知识表示的核心跃迁

传统搜索技术，如经典的TF-IDF或BM25算法，本质上是词法层面的匹配。它们通过计算词频和逆文档频率来评估相关性，但无法解决同义词（例如，“笔记本”与“手提电脑”）和多义词带来的歧义问题。要突破这一局限，关键在于让机器从“识别字符”升级到“理解语义”。实现这一升级的核心技术是文本嵌入。文本嵌入的核心思想是将文本映射到一个高维的连续向量空间，使语义相似的内容在空间中距离更近，从而让机器能够通过 “向量计算” 感知语义关联。其落地流程可分为三步：

• 文档预处理与分块：一篇长文档通常包含多个主题。为了保证向量表示的语义纯度，首先需要将长文档切分成逻辑上连贯的、大小适中的文本块。切分策略可以按章节、段落，或者使用固定大小的滑动窗口。
• 向量化：选择一个合适的预训练语言模型，将每个文本块转换成一个固定维度的向量。这个向量就是该文本块的“语义坐标”。
• 向量存储与索引：将生成的向量及其元数据存入专门的向量数据库或支持向量检索的数据库。

经过这个流程，知识便完成了从“数字化”向“向量化”的转变，有了可以在数学上度量的语义表示，为后续的智能检索奠定了基础。

二、高效语义匹配：向量检索与近似最近邻算法的应用

当知识库被向量化后，一个自然的问题是：如何快速地从数百万甚至数十亿的向量中，找到与给定查询向量最相似的几个？这便是向量检索的核心目标，如果计算查询向量与库中每一个向量的余弦相似度或欧氏距离，然后排序，复杂度将随数据量增长呈线性上升，无法满足大规模知识库的实时响应需求。

因此，工业界普遍采用近似最近邻算法来解决这个问题。ANN算法不追求找到绝对最精确的邻居，而是在牺牲极小的精度为代价，换取查询速度的巨大提升。其中，HNSW算法因高效性被广泛应用，HNSW通过构建一个多层的图结构来实现高效检索。可以将其想象成一个城市的交通网络：

• 高层图：节点稀疏，连接距离远，可以让你快速从城市的一端跳到另一端。
• 低层图：节点密集，连接复杂，用于在局部区域进行精细查找。

当一个查询请求到来时，检索过程从最高层的图开始，像走高速公路一样快速定位到目标大致区域，然后逐层下降，进入更精密的“街道网络”进行搜索，最终在最底层找到与查询最相似的邻居。这种分层导航