裝置端語意搜尋：無需伺服器的 AI 搜尋

當使用者不知道確切的詞彙時，關鍵字搜尋就會失敗。「上週那封關於預算會議的電子郵件」無法匹配主旨為「第三季財務審查」的郵件。語意搜尋理解意義，而非僅僅是關鍵字。

標準做法是將語意搜尋放在具有向量資料庫的伺服器上。但對於使用者內容在本地的行動應用（筆記、訊息、照片、文件），將該內容發送到伺服器就違背了將其保留在裝置上的初衷。

裝置端語意搜尋讓一切保持在本地。嵌入模型在手機上運行。向量索引存在本地儲存中。搜尋查詢永遠不會離開裝置。

語意搜尋的工作原理

1. 索引： 每段內容使用小型模型轉換為嵌入向量（一組代表其意義的數字）
2. 儲存： 嵌入向量與內容一起儲存在本地資料庫中
3. 查詢： 使用者的搜尋查詢使用相同的模型轉換為嵌入向量
4. 比對： 查詢向量使用餘弦相似度與所有已儲存的向量進行比較
5. 排序： 結果按相似度分數排序返回

奧妙在於嵌入。關於同一主題的兩段文字會產生相似的向量，即使它們沒有共同的關鍵字。

嵌入模型

裝置端嵌入模型小巧且快速。不同於生成式 LLM（600MB-1.7GB），嵌入模型通常為 20-80MB：

以每秒 200-500 個嵌入的速度，索引 1,000 則筆記只需 2-5 秒。查詢嵌入幾乎是即時的（5ms 以內）。

運行嵌入模型

你可以透過以下方式運行嵌入模型：

ONNX Runtime Mobile： 支援 ONNX 格式的嵌入模型。可用於 iOS（透過 Swift）和 Android（透過 Kotlin）。對於行動端嵌入推論來說，這是最成熟的選項。

// iOS 使用 ONNX Runtime
let session = try ORTSession(env: env, modelPath: embeddingModelPath)
let inputTensor = try ORTValue(tensorData: tokenizedInput, shape: shape)
let outputs = try session.run(withInputs: ["input_ids": inputTensor])
let embedding = outputs["embeddings"]!.tensorData()

llama.cpp 嵌入模式： llama.cpp 可以使用嵌入旗標從 GGUF 模型生成嵌入。這讓你可以使用同一個推論引擎進行生成和嵌入。

向量儲存

SQLite 搭配自訂擴充

行動端最簡單的方法：將向量作為 BLOB 儲存在 SQLite 中，並在應用程式碼中計算相似度。

// Android：儲存嵌入
fun storeEmbedding(db: SQLiteDatabase, contentId: Long, embedding: FloatArray) {
    val blob = ByteBuffer.allocate(embedding.size * 4)
    embedding.forEach { blob.putFloat(it) }
    db.execSQL(
        "INSERT INTO embeddings (content_id, vector) VALUES (?, ?)",
        arrayOf(contentId, blob.array())
    )
}

// 按相似度搜尋
fun search(db: SQLiteDatabase, queryEmbedding: FloatArray, limit: Int): List<SearchResult> {
    val cursor = db.rawQuery("SELECT content_id, vector FROM embeddings", null)
    val results = mutableListOf<SearchResult>()

    while (cursor.moveToNext()) {
        val blob = cursor.getBlob(1)
        val stored = FloatArray(blob.size / 4)
        ByteBuffer.wrap(blob).asFloatBuffer().get(stored)

        val similarity = cosineSimilarity(queryEmbedding, stored)
        results.add(SearchResult(cursor.getLong(0), similarity))
    }

    return results.sortedByDescending { it.similarity }.take(limit)
}

這種方法簡單，適用於最多約 10,000 個項目的集合。超過此數，線性掃描會變慢。

SQLite 搭配向量擴充

對於更大的集合，使用支援近似最近鄰（ANN）搜尋的 SQLite 向量擴充：

• sqlite-vss： 使用 Faiss 進行向量搜尋的 SQLite 擴充。支援 iOS 和 Android。
• sqlite-vec： 專為嵌入式使用設計的輕量級向量搜尋擴充。

這些擴充在向量上建立索引，使數十萬個項目的搜尋在毫秒以下完成。

完整流程

步驟 1：索引內容

當使用者建立或修改內容（筆記、訊息、文件）時，生成並儲存其嵌入：

func indexContent(_ content: Content) async {
    let embedding = await embeddingModel.encode(content.text)
    database.storeEmbedding(contentId: content.id, vector: embedding)
}

在背景運行索引。使用者不應等待嵌入計算完成。

步驟 2：搜尋

當使用者輸入搜尋查詢時：

func search(query: String) async -> [Content] {
    let queryEmbedding = await embeddingModel.encode(query)
    let results = database.similaritySearch(queryEmbedding, limit: 10)
    return results.map { fetchContent($0.contentId) }
}

搜尋按語意相似度排序返回結果。「預算會議筆記」能匹配到「第三季財務審查」，因為嵌入捕捉了語意關係。

步驟 3：混合搜尋

結合語意搜尋與關鍵字搜尋以獲得最佳結果：

1. 運行關鍵字搜尋（SQLite FTS5）進行精確匹配
2. 運行語意搜尋進行基於意義的匹配
3. 合併並去除重複結果
4. 按綜合分數排序（關鍵字匹配優先提升）

這同時處理了精確查詢（「與 John 的會議」）和模糊查詢（「那封關於專案時程的郵件」）。

效能預算

語意搜尋的總額外佔用：40-200MB 儲存、65-130MB 搜尋時 RAM。這只是生成式 LLM 所需的一小部分，即使在受限裝置上也是可行的。

使用案例

筆記應用

按意義搜尋所有筆記。「上週關於產品發布的會議記錄」能找到相關筆記，無論確切用詞為何。

郵件用戶端

按主題而非僅按寄件者或主旨找到郵件。「關於合約續約的對話」找出正確的郵件串。

照片應用

搭配影像描述（裝置端）實現基於文字的照片搜尋。「海邊的日落」即使沒有手動標記也能找到匹配的照片。

文件管理器

按內容和意義搜尋 PDF、文件和檔案。

搭配裝置端 LLM 使用

語意搜尋與裝置端生成模型自然搭配。使用搜尋結果作為 LLM 的上下文：

1. 使用者提出問題
2. 語意搜尋從使用者資料中檢索相關內容
3. LLM 使用檢索到的內容作為上下文生成答案

這就是裝置端 RAG。無需伺服器。整個流程（嵌入、搜尋、生成）都在本地運行。

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