主要观点：作者和 Chris 从“ scratch ”开始为博客创建搜索引擎，基于词嵌入（ word embeddings ），通过将文章中的词嵌入到 N 维空间并求和来表示文章，用余弦相似度对搜索结果排序。还介绍了如何加载和嵌入 word2vec 模型、处理博客文章的文本规范化、创建搜索 REPL 以及构建网页搜索前端，通过收集评估数据集和计算 top-k 准确率来评估搜索效果，最后提出未来可采用 TF-IDF 技术来减少噪声以提升搜索效果。

关键信息：

• 搜索引擎基于 word2vec ，将词映射到 N 维空间，通过嵌入文章词并求和来表示文章，用余弦相似度排序。
• 加载 word2vec 是一个简单的 pickle 操作，嵌入单词通过在字典中查找，嵌入多个单词则逐个嵌入后求和。
• 处理博客文章时进行文本规范化，将标点等处理后统一为小写。
• 搜索 REPL 中通过嵌入查询词和文章词的向量来计算余弦相似度进行搜索。
• 网页搜索前端将 word2vec 分成两个文件，通过 HTTP Range 请求下载所需部分，仅下载几 KB 大小的嵌入权重。
• 评估搜索效果时收集评估数据集，计算 top-k 准确率，图表显示准确率随 k 和关键词数量增加而提高，但有边际收益递减现象。

重要细节：

• word2vec 是一个 12MB 的 pickle 文件，加载后是一个字典映射字符串到 numpy.float32 数组。
• 文本规范化函数 normalize_text 用正则表达式去除非字母字符并转换为小写。
• 搜索 REPL 的 search 函数中计算余弦相似度的函数 vec_cosine_similarity ，先计算向量的模，再计算点积除以模的乘积。
• 网页搜索前端将 word2vec 分成 vecs.jsonl 和 index.json 两个文件，分别存储嵌入和索引。
• 评估数据集 sample_documents 包含文档路径和对应的搜索关键词。
• 计算 top-k 准确率的函数 compute_top_k_accuracy ，通过随机采样关键词构建查询，确定目标文档在搜索结果中的排名并统计准确率。