搜索

M-Doc 支持基于 AI 的语义搜索，能够理解查询意图而非仅匹配关键词。

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使用搜索

在文档页面顶部的搜索框中输入查询内容，系统会返回最相关的文章列表。

搜索结果包含：

• 文章标题
• 相关度分数（0-1，越高越相关）
• 匹配内容片段

搜索参数

通过 API 调用搜索时可以调整以下参数：

参数	默认值	范围	说明
q	—	—	搜索关键词（必填）
top_k	5	1-20	返回结果数量
min_score	0.5	0-1	最低相关度阈值

示例

# 搜索「如何部署」，返回前 10 条结果
GET /openapi/organizations/mliev/documents/mdoc/search?q=如何部署&top_k=10

# 搜索高相关度结果
GET /openapi/organizations/mliev/documents/mdoc/search?q=配置数据库&min_score=0.7

搜索原理

语义搜索的工作流程：

1. 用户输入查询文本
2. 系统将查询转换为向量（Embedding）
3. 在向量数据库中计算与所有文章片段的余弦相似度
4. 返回相似度最高的结果

与传统关键词搜索不同，语义搜索能理解同义词和上下文。例如搜索「部署」也能找到包含「安装」「配置」的文章。

前置条件

语义搜索需要管理员配置以下功能：

• 启用向量化（vectorize.enabled: true）
• 启用向量存储（vectorstore.enabled: true）
• 安装 pgvector 扩展
• 配置 Embedding API

详细配置请参考「管理员指南 > AI 功能配置」。