open-webui语义向量模型检索excel

### 实现方案 为了在 Open WebUI 中利用语义向量模型实现 Excel 文件检索，可以遵循以下设计思路： #### 构建数据处理流程 首先需要将 Excel 数据转换成结构化文本形式以便于后续处理。这一步骤可以通过 Pandas 库来读取并解析 Excel 文件中的表格内容。 ```python import pandas as pd def load_excel(file_path): df = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl') data = [] for index, row in df.iterrows(): record = ' '.join([str(cell) for cell in row]) data.append(record) return data ``` #### 向量化文本 接着采用预训练好的语义向量模型（如 BERT 或者其他相似架构），通过 Hugging Face Transformers 库加载模型并对上述获取到的数据进行编码得到对应的嵌入表示[^1]。 ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModel import torch tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = AutoModel.from_pretrained('bert-base-uncased') def encode_text(texts): inputs = tokenizer(texts, padding=True, truncation=True, max_length=512, return_tensors="pt") with torch.no_grad(): embeddings = model(**inputs).last_hidden_state[:, 0, :].numpy() return embeddings.tolist() ``` #### 创建索引机制 构建一个高效的向量存储与查询系统对于提高搜索效率至关重要。可以选择 Faiss 或 Annoy 等工具建立近似最近邻查找算法支持下的索引结构，并将其集成至 Open WebUI 平台内用于加速匹配过程[^2]。 ```python import faiss dimension = 768 # 假设使用的是 BERT 模型，默认维度为 768 index = faiss.IndexFlatL2(dimension) # 将之前获得的所有文档向量加入索引中... for vec in document_vectors: index.add(vec.reshape(1,-1)) ``` #### 集成前端交互逻辑 最后，在 Open WebUI 上添加相应的 UI 组件让用户能够输入查询词句并通过 AJAX 请求发送给后端服务器；而后端接收到请求后调用已设置好的向量检索服务返回最接近的结果列表展示出来供用户查看和下载所需的具体 Excel 行记录[^3]。 ---