語意搜尋 — 編輯輸入一句話之後

編輯打一句話,AI 讀懂意圖、兩路海選、精排,給出可解釋的結果。流程像選秀:

步驟	說明	技術
⓪ 讀懂需求	AI 先理解你這句話:抓出條件(地區/得獎/情緒…)、想像「最符合的電影長什麼樣」	LLM query 理解:taxonomy tag 訊號 + HyDE 推想劇情 + 關鍵字
① 海選	兩路大範圍撈候選:語意(意思相近)+ 字面(字句命中)	向量召回(bge-m3+Qdrant)+ BM25(FTS5+jieba)
② 外卡	沒被海選撈到、但符合強條件(地區/得獎…)的片獲邀入場,保證出現	強條件 tag 注入候選池
③ 評審精排	模型把每部候選跟你的查詢逐一比對打分,重新排序	cross-encoder(bce-reranker)
④ 條件加分	帶到你指定條件的片往前排;外卡只保證出現,名次照排	14 維加權 boost(無硬篩,永不空結果)
⑤ 誠實匹配	依「原句向量對片庫最佳 cosine」分三段:高度相關頂 95% / 部分相關頂 68% / 無高度相關頂 42% + 警示。第一名的 % 反映「有沒有這片」,永遠沒有假滿分	三段信心帶(cosine;CE 只做排序,見誠實匹配)

每張結果卡都講得出「為什麼是它」:符合 [音樂][美式] · 語意+推想+字面(對上哪些條件 + 怎麼找到的,見可解釋結果)。

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