电报机器人知识库的语义搜索优化

语义搜索要从用户角度优化。首先用NLP提取Query中的关键词与上下文语义。再将知识库内容向量化存入FAISS/Pinecone等检索库。训练模型时使用Telegram的历史聊天记录作为语料。测试阶段多收集用户反馈优化搜索结果。不要一开始就做太复杂，先把基本流程跑通再说。

如何让机器人更好理解用户搜索？1、通过预训练模型（如bert）对query意图理解；2、知识库的结构化+实体标注；3、双塔模型（query和doc的向量化比对）；4、负例学习（误匹配场景）；5、用户点击反馈的在线学习。先不要用太复杂的模型，先跑通一个基础语义框架。

语义搜索优化：数据为王，先理解用户意图，再做上下文匹配（余弦相似度算法），多训练模型+用户反馈闭环最好，不要在技术上死磕，跑通小闭环。

语义搜索需要吃透用户意图，不要只做关键词匹配，这里给几个方向：1。训练的时候多喂用户对话数据，让机器人学习用户常用问法；2。加意图分类层，先判断用户是问功能还是问报错；3。相似度算法把“怎么使用”、“怎么操作”等问法归一；4。留反馈入口，用户纠正后及时更新知识库。慢慢调，不要着急。