1小时搭建AI语义搜索原型：向量数据库实战

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

快速开发一个基于BERT和向量数据库的语义搜索系统原型。功能要求：1. 使用sentence-transformers生成文本嵌入；2. 用Qdrant存储和检索向量；3. 提供Web搜索界面；4. 支持相似文档推荐。利用快马平台的AI能力自动生成90%的代码，1小时内完成从开发到部署。

1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近在做一个知识库搜索功能的需求，发现传统的关键词匹配效果总是不尽如人意。于是研究了下当下热门的语义搜索方案，用向量数据库+预训练模型的方式，居然在InsCode(快马)平台上1小时就搭出了可用的原型。记录下这个高效的开发过程，特别适合需要快速验证方案的场景。

1. 整体设计思路语义搜索的核心是把文本转换成向量，通过计算向量距离找到语义相似的内容。我选用了开源的sentence-transformers模型生成文本嵌入，Qdrant作为向量数据库，配合简单的Flask前端。这种组合既保证了效果，又能快速上手。

2. 数据处理环节先用平台内置的AI助手生成了数据预处理代码，自动完成了文本清洗、分块等操作。这里有个小技巧：对于长文档，建议按段落或章节拆分，这样检索结果会更精准。处理好的文本通过sentence-transformers转换成768维的向量，整个过程完全自动化。

3. 数据库搭建Qdrant的Python客户端用起来非常直观：

4. 创建collection时指定向量维度和距离计算方式（我选的Cosine）
5. 批量插入时注意控制每批次的数据量

6. 建立索引后检索速度能达到毫秒级 平台提供的云资源直接省去了服务器配置的麻烦。

7. 搜索功能实现前端做了两个核心功能：

8. 搜索框输入查询语句，实时返回相似度最高的5条结果
9. 点击结果项会展示相关推荐列表 后端用Flask轻量实现，重点优化了向量检索时的过滤条件。

1. 性能调优经验
2. 调整Qdrant的搜索参数时，ef=128在速度和准确率间取得了不错平衡
3. 对高频查询做了简单的缓存机制

4. 前端添加了加载状态避免用户重复点击

5. 部署上线最惊喜的是平台的一键部署功能，直接把本地调试好的项目变成了可公开访问的在线服务。不需要操心Nginx配置、域名解析这些琐事，特别适合快速演示。

整个过程中，InsCode(快马)平台的AI辅助编程真的节省了大量时间。比如需要添加过滤条件时，直接描述需求就能生成可用代码；遇到API调用问题，对话式调试比查文档高效得多。对于需要快速验证技术方案的场景，这种开发体验确实能事半功倍。

建议初次尝试的同学可以先从小的数据集开始，重点跑通核心流程。等掌握了向量距离分析、结果排序这些关键环节后，再逐步扩展功能。毕竟能用1小时搭建出可演示的原型，已经比传统开发模式快了一个数量级。

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1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

快速开发一个基于BERT和向量数据库的语义搜索系统原型。功能要求：1. 使用sentence-transformers生成文本嵌入；2. 用Qdrant存储和检索向量；3. 提供Web搜索界面；4. 支持相似文档推荐。利用快马平台的AI能力自动生成90%的代码，1小时内完成从开发到部署。

1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果