需依次完成API密钥配置、文本清洗标准化、调用Embeddings接口获取向量、构建ANN索引（如FAISS）、执行查询向量检索并排序结果。
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如果您希望利用DeepSeek Embeddings API构建一个语义搜索引擎，则需将原始文本转换为高维向量，并在向量空间中执行相似性检索。以下是实现该目标的具体步骤：
一、获取API密钥并配置认证
调用DeepSeek Embeddings API前，必须通过官方平台申请有效的API密钥，并将其作为请求头中的身份凭证进行传递，确保服务端可识别合法调用方。
1、访问DeepSeek开发者控制台，登录您的账户。
2、进入“API Keys”页面，点击“Create New Key”生成密钥。
3、复制生成的密钥字符串，保存至安全位置。
4、在HTTP请求头中设置 Authorization: Bearer YOUR_API_KEY。
二、准备待嵌入的文本数据
语义搜索引擎依赖高质量的文本向量化结果，因此输入文本需经过清洗与标准化处理，避免噪声干扰向量表征的一致性。
1、移除HTML标签、特殊控制字符及不可见Unicode符号。
2、统一换行符为\n，将连续空白字符压缩为单个空格。
3、对中文文本进行分句处理，确保每条输入不超过模型支持的最大token长度。
4、将处理后的文本组织为JSON数组格式，字段名为 input。
三、调用Embeddings接口获取向量表示
DeepSeek Embeddings API接收文本列表并返回对应浮点数向量，每个向量维度固定，可用于后续相似度计算。
1、构造POST请求，URL为 https://api.deepseek.com/v1/embeddings。
2、设置请求头Content-Type为 application/json。
3、请求体中包含 model 字段（如 "deepseek-embedding"）和 input 字段（文本数组）。
4、发送请求后解析响应体，从 data[0].embedding 提取首个文本的向量数组。
四、构建向量索引并加载至检索系统
为实现毫秒级语义检索，需将所有文档向量导入支持近似最近邻搜索（ANN）的索引结构，提升高维空间查询效率。
1、选择轻量级索引库，例如 FAISS 或 Annoy。
2、将批量获取的嵌入向量转换为numpy float32数组。
3、初始化索引对象，指定向量维度与距离度量方式（如L2或内积）。
4、调用 add 方法将全部向量插入索引，并执行 train（如FAISS要求）。
五、执行语义查询与结果排序
用户输入查询文本后，系统需将其同样转为嵌入向量，并在已建索引中检索最相似的若干文档向量，按相似度降序排列返回。
1、对用户查询文本重复步骤三，获取其嵌入向量。
2、调用索引的 search 方法，传入查询向量与期望返回数量k。
3、获取返回的ID列表与距离/相似度分数数组。
4、依据原始文档ID映射关系，从存储中提取对应标题与摘要内容。
