就目前的手段来说.没有真正的"理解"能力(包括搜索引擎),只有相似的能力,也就是说一句话或者一个词语,返回哪个更相近
如果说模型训练的比较好的话,是可以能返回这种引申含义的.但是这种相似搜索,始终是字相似优先
如果说您想扩大搜索结果的话.目前来讲可以去设置中改这个"shenghuabi.query": {"limit": 10},把数字改的更大,他会返回更多结果.可能就有想要的了.未来来说就是提高搜索结果就只能提高模型这方面了
举个例子就是假如一个词叫aa,他的解释有200个字,另一个词叫bb,他的解释是 aa的近义词.那么这个时候搜索aa,返回结果一定是bb在前面.因为就相似度来说.aa的解释200个字转成向量,那么维度中的属性就比较杂了.而bb的解释就6个字,他生成的维度属性肯定包含aa多一些.而这时搜索aa,自然就是bb靠前.
我说的这个意思就是目前的智能搜索.都是先优先字面意义上的相似(utf8字符的相似),如果没有字相似,才会去找引申看起来更相近的.