准备环境

你需要一台能上网的电脑，安装 Python（一种写 AI 程序的编程语言）。去 python.org 下载 3.8 以上版本，安装时勾选“Add Python to PATH”。打开终端（Windows 用 cmd，Mac 用终端），输入 python --version 看到版本号即成功。

安装依赖

• 创建一个文件夹，比如 ai-search。
• 在该文件夹内打开终端，输入 pip install sentence-transformers 安装 sentence-transformers（一个把文字变成向量的工具，向量就是数字列表，方便计算机比较意思）。
• 再输入 pip install flask 安装 Flask（一个简单的网页服务器）。

运行第一个 demo

1. 在文件夹里新建文件 app.py，用记事本打开。
2. 复制以下代码：

   from flask import Flask, request, jsonify
   from sentence_transformers import SentenceTransformer
   import numpy as np
   
   app = Flask(__name__)
   model = SentenceTransformer('paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2')
   
   @app.route('/search', methods=['POST'])
   def search():
       query = request.json['query']
       query_vec = model.encode([query])
       # 这里简化：返回向量长度
       return jsonify({'vector_length': len(query_vec[0])})
   
   if __name__ == '__main__':
       app.run()

3. 在终端输入 python app.py，看到 Running on http://127.0.0.1:5000 表示启动成功。
4. 打开另一个终端，输入 curl -X POST http://127.0.0.1:5000/search -H "Content-Type: application/json" -d '{"query":"你好"}'，返回 {"vector_length": 384} 就对了。

常见坑与下一步

• 坑：如果 pip install 很慢，可以加 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 用国内镜像。
• 坑：中文搜索效果差？默认模型对中文支持一般，可以换成 shibing624/text2vec-base-chinese，在代码里改模型名即可。
• 下一步：尝试加入更多文档，用 model.encode 把文档也转成向量，然后计算相似度，实现真正的搜索。