检索池构建与向量索引

可以尝试使用更大🔑的模型或微💪调语料风格来提升精度

部署检索接口服务

IndexHNSWFlat(dim, 32) 将文档向量矩阵添加至索引：💪 index

建议先从日志排查：确认模型路径📢正确、向量维度匹配、索引文件未损坏

部署检索接口服务

以FastAPI为例，可以设计两个核心端点： /search ：接收用户查询文本，返回排序后的文档ID列表及相似度分数 /batch_search ：支持批量查询，适合内部批量处理场景 每个请求的处理流程如下：用户输入 → 模型编码为向量 → Faiss索引检索Top-K结果👍 → 映射回原始文档内容 → JSON格式响应

常见问题与调试思路 部署过程中可能遇🍀到模型加载失败、候选池返回空结果或相似度异常等情况