语义搜索

Tiptap 语义搜索为您的文档库带来了原生 AI 搜索能力，使您能够通过大型语言模型提供的上下文理解，轻松发现所有文档之间的关系和连接。

在大型文档档案中进行搜索可能会很具挑战性，特别是当您错过确切的关键词时。语义搜索通过解释搜索查询背后的意图和文档中的上下文含义来解决这个问题。

大型语言模型的解释被编码为数值表示，称为向量或嵌入，捕捉新内容和现有内容的语义意义。这些嵌入可以轻松比较，以检索最相关的文档。

私有测试版

此功能目前处于私有测试阶段，仅通过邀请提供。请告诉我们您的使用案例，发送邮件至 humans@tiptap.dev，以便考虑提前访问 Tiptap 语义搜索。

实时演示

下面是 Tiptap 语义搜索的互动演示。在左侧的编辑器中输入内容，您可以看到搜索结果实时更新，显示我们公共文档中上下文最相关的页面。更多演示详细信息，请查看我们的示例。

开始使用

先决条件

Tiptap 协作
私有测试版访问权限（在这里请求邀请）

工作原理

当您输入查询时，以下事情会发生：

嵌入：您的查询被转化为一个高维向量，使用为相似性搜索优化的模型。
向量搜索：该向量与您文档库中现有的向量进行比较。比较过程基于相似性度量，以识别最相关的文档。
上下文感知结果：文档根据其与查询的语义相似性进行排名，因此即使单词不匹配，最相关的内容也会被呈现。

我们已在后台配置了这些操作，使复杂的过程在您设置和使用此新的 Tiptap 功能时对您透明。使用 Tiptap 语义搜索，您可以：

提高搜索相关性：检索与查询意图匹配的文档，而不仅仅是关键词。
理解上下文：识别同义词、相关概念和不同的词序，以找到最相关的结果。
增强用户体验：提供更准确和有意义的搜索结果，改善用户与内容的互动。

这对于知识管理系统、文档检索、创意生成或任何对精确、上下文感知搜索结果至关重要的应用特别有价值。

执行搜索

要执行搜索，请使用搜索端点，如 REST API 文档中所述。

curl -X POST https://YOUR_APP_ID.collab.tiptap.cloud/api/search \
  -H "Authorization: YOUR_SECRET_FROM_SETTINGS_AREA" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"content": "您的搜索词"}'

保持您的 API 密钥机密

请确保您在自己的后台处理请求，以保持您的 API 密钥的机密性。

使用检索增强生成 (RAG)

使用 RAG 从您的库中提取相关信息，并将其输入大型语言模型，以提高基于上下文的准确数据生成的 AI 内容质量。更多演示详细信息，请查看我们的示例。