用户输入一句话搜索，系统首先要决定怎么切分和匹配。中文没有天然空格，分词方式直接影响召回：切得太细会把无关结果带进来，切得太粗又可能漏掉相关文档。
除了分词，还有匹配策略的选择。精确匹配要求关键词完整出现，召回少但准；宽松匹配允许部分词命中，召回多但噪声大。实际系统通常分层处理，先保证精确结果，再用扩展结果兜底。
同义词和近义表达也是关键。用户搜“笔记本维修”和“电脑修理”，语义接近但字面不同，如果没有同义词表或语义匹配能力，就会漏掉大量相关结果。
所以搜索效果差时，先别急着换模型，检查分词规则、匹配策略和同义词配置，往往能解决大部分召回问题。这些基础配置对结果的影响常常被低估。
