在大型人员数据库中，如何利用自然语言处理（NLP）技术实现高效查询是一个关键挑战。 例如，您希望通过输入“25岁以下，在北京工作的男性”这样的自然语言语句，快速查找符合年龄（0-25岁）、工作地点（北京）和性别（男）条件的人员信息。 假设您的数据存储在MySQL或ElasticSearch中，并基于Java SpringBoot框架开发。
您可能尝试过几种方法，但效果不尽理想：直接调用OpenAI接口，将人员数据向量化后在ElasticSearch中进行点积搜索；使用HanLP进行分词并转换属性；以及尝试过Stanford NLP的分词方法。这些方法在简单查询中表现尚可，但在复杂查询条件下，准确性和效率都受到限制。
基于此，将人员数据向量化并利用ElasticSearch进行点积搜索仍然是一个可行的方案。虽然在处理复杂查询时可能存在不足，但通过不断优化参数和模型，可以有效提升查询的准确率和速度。 这需要对向量化策略、相似度计算方法以及ElasticSearch的索引策略进行精细化调整。
