# 按语义相似性搜索文档

{% openapi src="<https://1371168417-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F4gvX7KIUy0DhcQETj8Ux%2Fuploads%2Fgit-blob-77b6137eeb641262ec8e531c78123c02b825b865%2Frememberizer_openapi.yml?alt=media&token=cce1ab0d-330f-4bed-b7da-5635aaf25472>" path="/documents/search/" method="get" %}
[rememberizer\_openapi.yml](https://1371168417-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F4gvX7KIUy0DhcQETj8Ux%2Fuploads%2Fgit-blob-77b6137eeb641262ec8e531c78123c02b825b865%2Frememberizer_openapi.yml?alt=media\&token=cce1ab0d-330f-4bed-b7da-5635aaf25472)
{% endopenapi %}

## 示例请求

{% tabs %}
{% tab title="cURL" %}

```bash
curl -X GET \
  "https://api.rememberizer.ai/api/v1/documents/search/?q=如何将Rememberizer与自定义应用程序集成&n=5&from=2023-01-01T00:00:00Z&to=2023-12-31T23:59:59Z" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_JWT_TOKEN"
```

{% hint style="info" %}
将 `YOUR_JWT_TOKEN` 替换为您的实际 JWT 令牌。
{% endhint %}
{% endtab %}

{% tab title="JavaScript" %}

```javascript
const searchDocuments = async (query, numResults = 5, from = null, to = null) => {
  const url = new URL('https://api.rememberizer.ai/api/v1/documents/search/');
  url.searchParams.append('q', query);
  url.searchParams.append('n', numResults);
  
  if (from) {
    url.searchParams.append('from', from);
  }
  
  if (to) {
    url.searchParams.append('to', to);
  }
  
  const response = await fetch(url.toString(), {
    method: 'GET',
    headers: {
      'Authorization': 'Bearer YOUR_JWT_TOKEN'
    }
  });
  
  const data = await response.json();
  console.log(data);
};

searchDocuments('如何将Rememberizer与自定义应用程序集成', 5);
```

{% hint style="info" %}
将 `YOUR_JWT_TOKEN` 替换为您的实际 JWT 令牌。
{% endhint %}
{% endtab %}

{% tab title="Python" %}

```python
import requests

def search_documents(query, num_results=5, from_date=None, to_date=None):
    headers = {
        "Authorization": "Bearer YOUR_JWT_TOKEN"
    }
    
    params = {
        "q": query,
        "n": num_results
    }
    
    if from_date:
        params["from"] = from_date
    
    if to_date:
        params["to"] = to_date
    
    response = requests.get(
        "https://api.rememberizer.ai/api/v1/documents/search/",
        headers=headers,
        params=params
    )
    
    data = response.json()
    print(data)

search_documents("如何将Rememberizer与自定义应用程序集成", 5)
```

{% hint style="info" %}
将 `YOUR_JWT_TOKEN` 替换为您的实际 JWT 令牌。
{% endhint %}
{% endtab %}

{% tab title="Ruby" %}

```ruby
require 'net/http'
require 'uri'
require 'json'

def search_documents(query, num_results=5, from_date=nil, to_date=nil)
  uri = URI('https://api.rememberizer.ai/api/v1/documents/search/')
  params = {
    q: query,
    n: num_results
  }
  
  params[:from] = from_date if from_date
  params[:to] = to_date if to_date
  
  uri.query = URI.encode_www_form(params)
  
  request = Net::HTTP::Get.new(uri)
  request['Authorization'] = 'Bearer YOUR_JWT_TOKEN'
  
  http = Net::HTTP.new(uri.host, uri.port)
  http.use_ssl = true
  
  response = http.request(request)
  data = JSON.parse(response.body)
  puts data
end

search_documents("如何将Rememberizer与自定义应用程序集成", 5)
```

{% hint style="info" %}
将 `YOUR_JWT_TOKEN` 替换为您的实际 JWT 令牌。
{% endhint %}
{% endtab %}
{% endtabs %}

## 查询参数

| 参数           | 类型  | 描述                                     |
| ------------ | --- | -------------------------------------- |
| q            | 字符串 | **必填。** 搜索查询文本（最多 400 个单词）。            |
| n            | 整数  | 要返回的结果数量。默认值：3。使用更高的值（例如，10）以获取更全面的结果。 |
| from         | 字符串 | 要搜索的文档的时间范围开始，采用 ISO 8601 格式。          |
| to           | 字符串 | 要搜索的文档的时间范围结束，采用 ISO 8601 格式。          |
| prev\_chunks | 整数  | 包含的前面块的数量以提供上下文。默认值：2。                 |
| next\_chunks | 整数  | 包含的后面块的数量以提供上下文。默认值：2。                 |

## 响应格式

```json
{
  "data_sources": [
    {
      "name": "Google Drive",
      "documents": 3
    },
    {
      "name": "Slack",
      "documents": 2
    }
  ],
  "matched_chunks": [
    {
      "document": {
        "id": 12345,
        "document_id": "1aBcD2efGhIjK3lMnOpQrStUvWxYz",
        "name": "Rememberizer API 文档.pdf",
        "type": "application/pdf",
        "path": "/Documents/Rememberizer/API 文档.pdf",
        "url": "https://drive.google.com/file/d/1aBcD2efGhIjK3lMnOpQrStUvWxYz/view",
        "size": 250000,
        "created_time": "2023-05-10T14:30:00Z",
        "modified_time": "2023-06-15T09:45:00Z",
        "indexed_on": "2023-06-15T10:30:00Z",
        "integration": {
          "id": 101,
          "integration_type": "google_drive"
        }
      },
      "matched_content": "要将 Rememberizer 与自定义应用程序集成，您可以使用 OAuth2 认证流程来授权您的应用程序访问用户的 Rememberizer 数据。一旦获得授权，您的应用程序可以使用 Rememberizer API 来搜索文档、检索内容等。",
      "distance": 0.123
    },
    // ... 更多匹配的片段
  ],
  "message": "搜索成功完成",
  "code": "success"
}
```

## 搜索优化技巧

### 用于问答

在寻找问题的答案时，尝试将查询表述为理想答案。例如：

而不是：“什么是向量嵌入？” 尝试：“向量嵌入是一种将文本转换为高维空间中的数值向量的技术。”

{% hint style="info" %}
要深入了解向量嵌入的工作原理以及为什么这种搜索方法有效，请参见 [什么是向量嵌入和向量数据库？](https://docs.rememberizer.ai/zh-cn/background/what-are-vector-embeddings-and-vector-databases)
{% endhint %}

### 调整结果数量

* 从 `n=3` 开始，以获得快速、高相关性的结果
* 增加到 `n=10` 或更高，以获取更全面的信息
* 如果搜索返回的信息不足，请尝试增加 `n` 参数

### 基于时间的过滤

使用 `from` 和 `to` 参数专注于特定时间段的文档：

* 最近的文档：将 `from` 设置为最近的日期
* 历史分析：指定特定的日期范围
* 排除过时的信息：设置合适的 `to` 日期

## 批量操作

为了高效处理大量搜索查询，Rememberizer 支持批量操作以优化性能并减少 API 调用开销。

### 批量搜索

{% tabs %}
{% tab title="Python" %}

```python
import requests
import time
import json
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def batch_search_documents(queries, num_results=5, batch_size=10):
    """
    执行多个查询的批量搜索
    
    参数:
        queries: 搜索查询字符串列表
        num_results: 每个查询返回的结果数量
        batch_size: 并行处理的查询数量
    
    返回:
        每个查询的搜索结果列表
    """
    headers = {
        "Authorization": "Bearer YOUR_JWT_TOKEN",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    results = []
    
    # 按批次处理查询
    for i in range(0, len(queries), batch_size):
        batch = queries[i:i+batch_size]
        
        # 创建线程池以并行发送请求
        with ThreadPoolExecutor(max_workers=batch_size) as executor:
            futures = []
            
            for query in batch:
                params = {
                    "q": query,
                    "n": num_results
                }
                
                future = executor.submit(
                    requests.get,
                    "https://api.rememberizer.ai/api/v1/documents/search/",
                    headers=headers,
                    params=params
                )
                futures.append(future)
            
            # 收集完成的结果
            for future in futures:
                response = future.result()
                results.append(response.json())
        
        # 速率限制 - 在批次之间暂停以避免API限流
        if i + batch_size < len(queries):
            time.sleep(1)
    
    return results

# 示例用法
queries = [
    "如何使用 OAuth 与 Rememberizer",
    "向量数据库配置选项",
    "语义搜索的最佳实践",
    # 根据需要添加更多查询
]

results = batch_search_documents(queries, num_results=3, batch_size=5)
```

{% endtab %}

{% tab title="JavaScript" %}

```javascript
/**
 * 执行多个查询的批量搜索
 * 
 * @param {string[]} queries - 搜索查询字符串列表
 * @param {number} numResults - 每个查询返回的结果数量
 * @param {number} batchSize - 并行处理的查询数量
 * @param {number} delayBetweenBatches - 批次之间等待的毫秒数
 * @returns {Promise<Array>} - 每个查询的搜索结果列表
 */
async function batchSearchDocuments(queries, numResults = 5, batchSize = 10, delayBetweenBatches = 1000) {
  const results = [];
  
  // 按批处理查询
  for (let i = 0; i < queries.length; i += batchSize) {
    const batch = queries.slice(i, i + batchSize);
    
    // 为并发请求创建一个 Promise 数组
    const batchPromises = batch.map(query => {
      const url = new URL('https://api.rememberizer.ai/api/v1/documents/search/');
      url.searchParams.append('q', query);
      url.searchParams.append('n', numResults);
      
      return fetch(url.toString(), {
        method: 'GET',
        headers: {
          'Authorization': 'Bearer YOUR_JWT_TOKEN'
        }
      }).then(response => response.json());
    });
    
    // 等待批次中的所有请求完成
    const batchResults = await Promise.all(batchPromises);
    results.push(...batchResults);
    
    // 速率限制 - 在批次之间暂停以避免 API 限流
    if (i + batchSize < queries.length) {
      await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, delayBetweenBatches));
    }
  }
  
  return results;
}

// 示例用法
const queries = [
  "如何使用 OAuth 与 Rememberizer",
  "向量数据库配置选项",
  "语义搜索的最佳实践",
  // 根据需要添加更多查询
];

batchSearchDocuments(queries, 3, 5)
  .then(results => console.log(results))
  .catch(error => console.error('批量搜索错误:', error));
```

{% endtab %}

{% tab title="Ruby" %}

```ruby
require 'net/http'
require 'uri'
require 'json'
require 'concurrent'

# 批量搜索多个查询
#
# @param queries [Array<String>] 搜索查询字符串列表
# @param num_results [Integer] 每个查询返回的结果数量
# @param batch_size [Integer] 并行处理的查询数量
# @param delay_between_batches [Float] 批次之间等待的秒数
# @return [Array] 每个查询的搜索结果列表
def batch_search_documents(queries, num_results = 5, batch_size = 10, delay_between_batches = 1.0)
  results = []
  
  # 分批处理查询
  queries.each_slice(batch_size).with_index do |batch, batch_index|
    # 创建一个线程池以进行并发请求
    pool = Concurrent::FixedThreadPool.new(batch_size)
    futures = []
    
    batch.each do |query|
      futures << Concurrent::Future.execute(executor: pool) do
        uri = URI('https://api.rememberizer.ai/api/v1/documents/search/')
        params = {
          q: query,
          n: num_results
        }
        
        uri.query = URI.encode_www_form(params)
        
        request = Net::HTTP::Get.new(uri)
        request['Authorization'] = 'Bearer YOUR_JWT_TOKEN'
        
        http = Net::HTTP.new(uri.host, uri.port)
        http.use_ssl = true
        
        response = http.request(request)
        JSON.parse(response.body)
      end
    end
    
    # 收集所有线程的结果
    batch_results = futures.map(&:value)
    results.concat(batch_results)
    
    # 速率限制 - 在批次之间暂停以避免 API 限流
    if batch_index < (queries.length / batch_size.to_f).ceil - 1
      sleep(delay_between_batches)
    end
  end
  
  pool.shutdown
  results
end

# 示例用法
queries = [
  "如何使用 OAuth 与 Rememberizer",
  "向量数据库配置选项",
  "语义搜索的最佳实践",
  # 根据需要添加更多查询
]

results = batch_search_documents(queries, 3, 5)
puts results
```

{% endtab %}
{% endtabs %}

### 性能考虑

在实施批量操作时，请考虑以下最佳实践：

1. **最佳批量大小**：从5-10个查询的批量大小开始，根据您应用程序的性能特征进行调整。
2. **速率限制**：在批次之间包含延迟，以防止API限流。一个好的起点是在批次之间等待1秒。
3. **错误处理**：实施强大的错误处理，以管理批次内的失败请求。
4. **资源管理**：监控客户端资源使用情况，特别是在大批量大小时，以防止过度内存消耗。
5. **响应处理**：尽可能异步处理批量结果，以改善用户体验。

对于高流量应用程序，请考虑实施队列系统，以有效管理大量搜索请求。

此端点提供强大的语义搜索功能，覆盖您整个知识库。它使用向量嵌入根据意义而非精确关键字匹配来查找内容。