🌟 引言：为什么需要“相似性搜索”？
在信息爆炸的时代，我们每天面对大量文档、笔记、技术手册、会议记录……如何快速从自己的“知识库”中找到最相关的内容？
传统关键词搜索（如 Ctrl+F）已经不够用了 —— 它无法理解语义。比如你搜索“对心脏好的水果”，它不会返回“香蕉富含钾元素，有益心脏健康”。
这时候，语义相似性搜索（Semantic Similarity Search） 就派上用场了。
而今天，我们将使用 LlamaIndex —— 一个专门为 LLM 应用构建数据管道的 Python 框架 —— 来搭建一个本地运行、无需 API Key 的智能搜索系统！
🧰 一、准备工作
1.1 什么是 LlamaIndex？
LlamaIndex（原名 GPT Index）是一个连接自定义数据源与大语言模型（LLM）的框架。它擅长将文档切块、向量化、建立索引，并支持高效语义检索。
官网：https://www.llamaindex.ai/
1.2 为什么选它？
- ✅ 支持本地嵌入模型（如 HuggingFace），无需 OpenAI Key
- ✅ 简洁 API，几行代码即可构建搜索系统
- ✅ 支持多种数据源：TXT、PDF、Markdown、数据库等
- ✅ 可扩展性强，轻松接入 Chroma、FAISS、Qdrant 等向量库
🚀 二、实战：构建一个简洁版本的相似性搜索引擎
2.1 安装依赖
pip install llama-index llama-index-embeddings-huggingface### 2.2 准备演示数据
这里使用脚本创建 ./data/ 目录，放入3 个JSON文件：import os
import jsonos.makedirs("data", exist_ok=True)docs = {"data/doc1.json": {"id": 1,"content": "苹果是一种常见的水果，富含维生素C和纤维。它有助于消化和增强免疫力。每天吃一个苹果，医生远离我。","metadata": {"source": "doc1.json"}},"data/doc2.json": {"id": 2,"content": "香蕉是热带水果，含有丰富的钾元素，有助于维持心脏健康和肌肉功能。香蕉也常被运动员作为能量补充食品。","metadata": {"source": "doc2.json"}},"data/doc3.json": {"id": 3,"content": "橙子酸甜可口，是冬季最受欢迎的水果之一。它含有大量维生素C，可以预防感冒，促进胶原蛋白合成。","metadata": {"source": "doc3.json"}}
}for filename, data in docs.items():with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f:json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)print("✅ 3个演示数据文件（JSON格式）已生成在 ./data/ 目录下")### 2.3 编写搜索脚本# llama_index_demo.py
from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding
from llama_index.core import Settings# 设置嵌入模型（本地免费模型）
Settings.embed_model = HuggingFaceEmbedding(model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"
)# 禁用 LLM（避免依赖 OpenAI）
Settings.llm = None# 1. 加载数据
print("📂 正在加载数据...")
from llama_index.core import Document
import json
import osdocuments = []
for filename in os.listdir("./data"):if filename.endswith(".json"):with open(os.path.join("./data", filename), "r", encoding="utf-8") as f:data = json.load(f)documents.append(Document(text=data["content"], metadata=data["metadata"]))# 2. 构建向量索引
print("🏗️ 正在构建向量索引...")
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)# 3. 创建查询引擎
print("🔍 创建查询引擎...")
query_engine = index.as_query_engine(similarity_top_k=2) # 返回最相似的2个结果# 4. 执行相似性搜索
queries = ["哪种水果富含维生素C？","运动员适合吃什么水果补充能量？","对心脏有益的水果是什么？"
]for i, query in enumerate(queries, 1):print(f"\n--- 查询 {i}: {query} ---")response = query_engine.query(query)print("💬 回答:", str(response))# 打印参考来源（可选）print("📄 参考来源:")for node in response.source_nodes:print(f" - {node.node.text[:100]}...")print("\n✅ 演示完成！")## 三、运行结果展示
