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[js] 智能关联新方案：相似文章（分词 + 全文索引 +SQL 实现）

缘起

之前看到 @player 大佬的 前缀文档树：智能文档管理新方案，新增 Tags 面板联动 感觉很不错。

然后，通过简单的方法实现了一版 实现相似文章。

后又看到 @leolee 大佬的 发了个 hnsw 包, 有用到的老哥可以试试 及大佬的提议，感觉通过 SQL 查询也可以简单的实现。

于是夜，潇潇雨歇，万籁俱寂。键声响于静室，思绪如泉。不觉东方既白，蛙鸣入耳，而码已越万重山。

【我是小白看不懂怎么办？】

看不懂，没关系，只需要看这里即可 小白使用手把手教程

实现方法

采用分词 + 全文索引 +SQL 实现方式。

前提：获取文章内容、标题和 tag 分词

首先得获取文章内容、标题和 tag 的分词，然后才方便查询。

获取分词的方法：

  1. 第三方接口，比如 https://api.yesapi.cn/docs-api-App.Scws.GetWords.html 缺点：收费（免费每月最高 10 万次）。
  2. segmentit 分词，缺点：库 3.8M（建议下载到本地），性能一般。
  3. 如果仅在客 pc 端使用，可使用 https://github.com/yanyiwu/nodejieba 性能更好

这里，为了演示方便，选用第 2 种方案（建议把代码下载到本地），如果对其他方案有兴趣的，请自行实现。

实现：获取相似文章函数

把下面的函数放到 js 代码片段即可或放到你需要的地方调用。

// 获取相似文章列表函数
// docId 文档id，即哪个文档作为参考
// showNum 返回多少条相似文章，默认20条
// keywordNum 允许传入的最大分词个数
// wordNum 参与提取分词的字数，0 全部 >0 前n个字符
// titleTagWeight 标题和tag权重 默认0.7，代表70%
// contentWeight 内容权重 默认0.3，代表30%
// 返回 相似文章列表，如 [{id:'',title:'',score:-0,root_id:''}]
// 调用示例 await getSimilarDocs('20250702014415-7rk1d1g');
async function getSimilarDocs(docId, showNum = 20, keywordNum = 100, wordNum = 2000, titleTagWeight=0.7, contentWeight=0.3) {
    if(!docId) return [];
    // 获取文章信息
    const blockBlacks = ['c', 'html', 'iframe', 'm', 'query_embed', 'tb', 'video', 'audio', 'widget']; // 过滤块，在此列表中的不筛选
    let doc = await querySql(`select content as title, tag from blocks where id = '${docId}'`);
    doc = doc[0] || {};
    blockBlacks.push('d'); // 不包含文档类型
    let contents = await querySql(`SELECT id, content, type FROM blocks WHERE root_id = '${docId}' AND type not in (${blockBlacks.map(i=>`'${i}'`).join(',')});`);
    const ids = contents.map(item => item.id);
    const indexs = (await requestApi('/api/block/getBlocksIndexes', {ids}))?.data || {};
    contents = moveHeadersToFront(sortContentsByIndexs(contents, indexs));
    doc.content = contents.map(item => item.content).join("\n")?.trim()?.slice(0, wordNum || undefined);
    // 加载分词js
    if(!window.Segmentit) {
        await loadJs([
            '/snippets/libs/segmentit.min.js', // 本地js路径
            'https://jsd.onmicrosoft.cn/npm/segmentit@2.0.3/dist/umd/segmentit.min.js',
        ]);
        if(!window.Segmentit) return [];
        // 自定义停用词
        let resp = await fetch('/snippets/libs/cn_stopwords.txt'); // 本地停用词
        if(resp.status === 404) resp = await fetch('https://jsd.onmicrosoft.cn/gh/goto456/stopwords@master/cn_stopwords.txt');
        const cnStopWords = await resp.text() || '';
        Segmentit.stopwords.push(cnStopWords);
        Segmentit.stopwords.push(`a\nb\nc\nd\ne\nf\ng\nh\ni\nj\nk\nl\nm\nn\no\np\nq\nr\ns\nt\nu\nv\nw\nx\ny\nz\nA\nB\nC\nD\nE\nF\nG\nH\nI\nJ\nK\nL\nM\nN\nO\nP\nQ\nR\nS\nT\nU\nV\nW\nX\nY\nZ`);
    }
    // 获取分词对象
    const segmentit = window.segmentit1 || Segmentit.useDefault(new Segmentit.Segment());
    let stopedWords = window?.segmentit1?.stopedWords || [];
    if(!window.segmentit1) {
        Segmentit.stopwords.forEach(item => stopedWords = [...stopedWords, ...item]);
        segmentit.stopedWords = stopedWords;
        window.segmentit1 = segmentit;
    }
    // 获取分词信息，从内到外依次是，过滤空值和停用词，去除不重要词性，去重，按词性重要程度排序，取前n个分词
    const titleKeywords = sortWordsByPriority(segmentit, uniqueWords(segmentit.doSegment(doc.title).filter(word => word.w && word.p && !stopedWords.includes(word.w) && !getExcludeWords(segmentit, word.p) && !isLink(word.w)))).slice(0, keywordNum || undefined);
    const contentKeywords = sortWordsByPriority(segmentit, uniqueWords(segmentit.doSegment(doc.content).filter(word => word.w && word.p && !stopedWords.includes(word.w) && !getExcludeWords(segmentit, word.p) && !isLink(word.w)))).slice(0, keywordNum || undefined);
    const tagKeywords = sortWordsByPriority(segmentit, uniqueWords(segmentit.doSegment(doc.tag).filter(word => word.w && word.p && !stopedWords.includes(word.w) && !getExcludeWords(segmentit, word.p) && !isLink(word.w)))).slice(0, keywordNum || undefined);
    // 根据分词查询相似文章
    // 原理：通过查询标题和tag的匹配结果的rank，然后与查询内容的匹配结果的rank进行加权计算得分
    // sql说明：1 MATCH中的关键词需加双引号以精确匹配，然后，必须替换关键词中的双引号和单引号为两个进行转义
    //         2 MAX(title)， MAX(id)为了防止GROUP BY时出现null的情况
    //         3 MATCH不允许有空值存在，否则整个SQL都匹配不到，因此关键词为空时需要用""代替空
    //         4 得分用ROUND防止浮点数溢出
    const whereParts = [];
    if(tagKeywords.length) whereParts.push(`tag MATCH '${getKeywordsSql(tagKeywords)}'`);
    if(titleKeywords.length) whereParts.push(`content MATCH '${getKeywordsSql(titleKeywords)}'`);
    const sql = `
        SELECT 
            root_id,
            Max(hpath) AS hpath,
            MAX(title) AS title,
            MAX(id) AS id,
            ROUND(
                ${titleTagWeight} * MAX(COALESCE(doc_score, 0)) + 
                ${contentWeight} * MAX(COALESCE(content_score, 0)), 
                6
            ) AS score
        FROM (
            -- 文档元信息：标题和tag（type='d'）
            SELECT 
                id AS root_id,
                hpath,
                content AS title,
                id,
                -bm25(blocks_fts_case_insensitive) AS doc_score,
                NULL AS content_score
            FROM blocks_fts_case_insensitive
            WHERE type = 'd'
              AND id != '${docId}'
              AND (${whereParts.join(' OR ')})
      
            UNION ALL
      
            -- 文档内容（type≠'d'）
            SELECT 
                root_id,
                NULL AS hpath,
                NULL AS title,
                NULL AS id,
                NULL AS doc_score,
                -bm25(blocks_fts_case_insensitive) AS content_score
            FROM blocks_fts_case_insensitive
            WHERE type not in (${blockBlacks.map(i=>`'${i}'`).join(',')})
              AND root_id != '${docId}'
              AND content MATCH '${getKeywordsSql(contentKeywords)}'
        ) AS combined
        GROUP BY root_id
        HAVING score > 0
        ORDER BY score DESC
        LIMIT ${showNum};
    `;
    const result = await querySql(sql);
    // 补全标题（当标题或tag未匹配到，仅内容匹配到时，此时标题和标题id为null，需要补全）
    const nullTitleIds = result.filter(doc=>doc.id === null || doc.title === null).map(doc=>doc.root_id);
    if(nullTitleIds.length) {
        const docs = await querySql(`select id, content, hpath from blocks where type='d' and id in (${nullTitleIds.map(id=>`'${id}'`).join(',')});`);
        const docsMap = {};
        docs.forEach(doc=>docsMap[doc.id] = doc);
        result.forEach(doc=>{
            if(doc.id === null) doc.id = docsMap[doc.root_id]?.id;
            if(doc.title === null) doc.title = docsMap[doc.root_id]?.content;
            if(doc.hpath === null) doc.hpath = docsMap[doc.root_id]?.hpath;
        });
    }
    return result;
    ///////////////////// 辅助函数 ////////////////////
    function moveHeadersToFront(blocks) {
        const headers = [];
        const others = [];
        // 一次遍历，分类
        blocks.forEach(block => {
            if (block.type === 'h') {
                headers.push(block);
            } else {
                others.push(block);
            }
        });
        // 合并：headers 在前，others 在后
        return [...headers, ...others];
    }
    function sortWordsByPriority(segmentit, words) {
        const priorityOrder = [
            segmentit.POSTAG.D_N,   // 名词
            segmentit.POSTAG.A_NR,  // 人名
            segmentit.POSTAG.A_NS,  // 地名
            segmentit.POSTAG.A_NT,  // 机构团体
            segmentit.POSTAG.A_NZ,  // 其他专名
            segmentit.POSTAG.D_V,   // 动词
            segmentit.POSTAG.D_A,   // 形容词
            segmentit.POSTAG.D_I,   // 成语
            segmentit.POSTAG.D_L,   // 习语
            segmentit.POSTAG.D_MQ,  // 数量词
            segmentit.POSTAG.A_M    // 数词
        ];
        // 用 Map 作为哈希表分组
        const inPriority = new Map(); // Map<POSTAG, Array<Word>>
        const notInPriority = [];
        words.forEach(word => {
            const p = Array.isArray(word.p) ? word.p[0] : word.p;
            if (priorityOrder.includes(p)) {
                if (!inPriority.has(p)) {
                    inPriority.set(p, []);
                }
                inPriority.get(p).push(word);
            } else {
                notInPriority.push(word);
            }
        });
        // 最终结果数组
        const newWords = [];
        // 按优先级顺序拼接，使用 push(...), 性能最优
        priorityOrder.forEach(postag => {
            const wordsOfPos = inPriority.get(postag);
            if (wordsOfPos) {
                newWords.push(...wordsOfPos); // ✅ 原地添加，性能最好
            }
        });
        newWords.push(...notInPriority);
        return newWords;
    }
    function getExcludeWords(segmentit, p) {
        if(Array.isArray(p)) p = p[0];
        return [
            segmentit.POSTAG.D_U,  // 助词
            segmentit.POSTAG.D_P,  // 介词
            segmentit.POSTAG.D_C,  // 连词
            segmentit.POSTAG.D_D,  // 副词
            segmentit.POSTAG.D_W,  // 标点符号
            segmentit.POSTAG.D_O,  // 拟声词
            segmentit.POSTAG.D_X,  // 非语素字
            segmentit.POSTAG.D_Y,  // 语气词
            segmentit.POSTAG.D_Z,  // 状态词
            segmentit.POSTAG.D_E,  // 叹词
            segmentit.POSTAG.D_K,  // 后接成分
            segmentit.POSTAG.D_ZH, // 前接成分
            segmentit.POSTAG.UNK  // 未知词性
        ].includes(p);
    }
    function isLink(word) {
        word = word.toLowerCase();
        return word.startsWith('http://')||word.startsWith('https://')||word.startsWith('file://')||word.startsWith('assets/');
    }
    // 当出现重复时，保留第一个
    function uniqueWords(words) {
        const seen = new Set();
        return words.filter(item => {
            if (seen.has(item.w)) return false;
            seen.add(item.w);
            return true;
        });
    }
    function getKeywordsSql(keywords) {
        if(!Array.isArray(keywords) || keywords.length === 0) return '""';
        // 把关键词中的双引号和单引号都转换为双个以转义
        return keywords.map(w=>`"${w.w.replace(/"/g, '""').replace(/'/, "''")}"`).join(' OR ');
    }
    function sortContentsByIndexs(contents, indexs) {
        return contents.slice().sort((a, b) => {
            const idxA = indexs[a.id] ?? Infinity;
            const idxB = indexs[b.id] ?? Infinity;
            return idxA - idxB;
        });
    }
    async function querySql(sql) {
        const result = await requestApi('/api/query/sql', { "stmt": sql });
        if (result.code !== 0) {
            console.error("查询数据库出错", result.msg);
            return [];
        }
        return result.data;
    }
    async function requestApi(url, data, method = 'POST') {
        return await (await fetch(url, {method: method, body: JSON.stringify(data||{})})).json();
    }
    async function loadJs(urls) {
        if (!Array.isArray(urls) || urls.length === 0) {
            throw new Error('Please provide a non-empty array of script URLs');
        }
        for (const url of urls) {
            let script;
            try {
                await new Promise((resolve, reject) => {
                    script = document.createElement('script');
                    script.src = url;
                    script.async = true;
                    script.onload = () => resolve();
                    script.onerror = () => {
                        script.remove();
                        reject(new Error(`Failed to load ${url}`));
                    };
                    document.head.appendChild(script);
                });
                // 只有加载成功才会走到这里，并拿到正确的 script 元素
                return script;
            } catch (e) {
                console.warn('加载失败:', url);
                // 失败时继续下一个 URL
            }
        }
        throw new Error('所有脚本加载失败');
    }
}

函数说明

// docId 文档id，即哪个文档作为参考
// showNum 返回多少条相似文章，默认20条
// keywordNum 允许传入的最大分词个数
// wordNum 参与提取分词的字数，0 全部 >0 前n个字符
// titleTagWeight 标题和tag权重 默认0.7，代表70%
// contentWeight 内容权重 默认0.3，代表30%
// 返回 相似文章列表，如 [{id:'',title:'',score:-0,root_id:''}]
// 调用示例 await getSimilarDocs('20250702014415-7rk1d1g');

建议把分词库 cdn 地址 https://jsd.onmicrosoft.cn/npm/segmentit@2.0.3/dist/umd/segmentit.min.js 下载到本地/data/snippets/libs 目录以加快访问速度。

建议把停用词库 https://jsd.onmicrosoft.cn/gh/goto456/stopwords@master/cn_stopwords.txt 下载到本地/data/snippets/libs 目录以加快访问速度。

另外，第一次执行 getSimilarDocs 时，会进行分词初始化，可能会略有延迟，建议在页面加载时先执行初始化分词函数 initSegmentit，这样就解决了。

initSegmentit 函数如下：

// 初始化分词，建议加载时执行，以加快第一次执行时的速度
async function initSegmentit() {
    if(!window.Segmentit) {
        await loadJs([
            '/snippets/libs/segmentit.min.js', // 本地js路径
            'https://jsd.onmicrosoft.cn/npm/segmentit@2.0.3/dist/umd/segmentit.min.js',
        ]);
        if(!window.Segmentit) return;
        // 自定义停用词
        let resp = await fetch('/snippets/libs/cn_stopwords.txt'); // 本地停用词
        if(resp.status === 404) resp = await fetch('https://jsd.onmicrosoft.cn/gh/goto456/stopwords@master/cn_stopwords.txt');
        const cnStopWords = await resp.text() || '';
        Segmentit.stopwords.push(cnStopWords);
        Segmentit.stopwords.push(`a\nb\nc\nd\ne\nf\ng\nh\ni\nj\nk\nl\nm\nn\no\np\nq\nr\ns\nt\nu\nv\nw\nx\ny\nz\nA\nB\nC\nD\nE\nF\nG\nH\nI\nJ\nK\nL\nM\nN\nO\nP\nQ\nR\nS\nT\nU\nV\nW\nX\nY\nZ`);
    }
    // 获取分词信息（过滤标点符号2048）
    const segmentit = window.segmentit1 || Segmentit.useDefault(new Segmentit.Segment());
    let stopedWords = window?.segmentit1?.stopedWords || [];
    if(!window.segmentit1) {
        Segmentit.stopwords.forEach(item => stopedWords = [...stopedWords, ...item]);
        segmentit.stopedWords = stopedWords;
        window.segmentit1 = segmentit;
    }
    async function loadJs(urls) {
        if (!Array.isArray(urls) || urls.length === 0) {
            throw new Error('Please provide a non-empty array of script URLs');
        }
        for (const url of urls) {
            let script;
            try {
                await new Promise((resolve, reject) => {
                    script = document.createElement('script');
                    script.src = url;
                    script.async = true;
                    script.onload = () => resolve();
                    script.onerror = () => {
                        script.remove();
                        reject(new Error(`Failed to load ${url}`));
                    };
                    document.head.appendChild(script);
                });
                // 只有加载成功才会走到这里，并拿到正确的 script 元素
                return script;
            } catch (e) {
                console.warn('加载失败:', url);
                // 失败时继续下一个 URL
            }
        }
        throw new Error('所有脚本加载失败');
    }
}

另外，如果你想分别自定义标题，tag，文章内容的权重，需要修改 SQL，参考如下：

注意，该 SQL 仅参考的 demo，忽略复杂逻辑。

SELECT 
    root_id,
    MAX(title) AS title,
    MAX(doc_id) AS doc_id,
    ROUND(
        0.4 * MAX(COALESCE(title_score, 0)) + 
        0.3 * MAX(COALESCE(tag_score, 0)) + 
        0.3 * MAX(COALESCE(content_score, 0)), 
        6
    ) AS final_score
FROM (
    -- 分支1：标题匹配（type='d'）
    SELECT 
        id AS root_id,
        content AS title,
        id AS doc_id,
        -bm25(blocks_fts_case_insensitive) AS title_score,
        NULL AS tag_score,
        NULL AS content_score
    FROM blocks_fts_case_insensitive
    WHERE type = 'd'
      AND content MATCH '"api" OR "hello" OR "数据库"'

    UNION ALL

    -- 分支2：Tag 匹配（type='d'）
    SELECT 
        id AS root_id,
        content AS title,
        id AS doc_id,
        NULL AS title_score,
        -bm25(blocks_fts_case_insensitive) AS tag_score,
        NULL AS content_score
    FROM blocks_fts_case_insensitive
    WHERE type = 'd'
      AND tag MATCH '"api" OR "hello" OR "数据库"'

    UNION ALL

    -- 分支3：内容块匹配（type≠'d'）
    SELECT 
        root_id,
        NULL AS title,
        NULL AS doc_id,
        NULL AS title_score,
        NULL AS tag_score,
        -bm25(blocks_fts_case_insensitive) AS content_score
    FROM blocks_fts_case_insensitive
    WHERE type != 'd'
      AND content MATCH '"api" OR "hello" OR "数据库"'
) AS combined
GROUP BY root_id
HAVING final_score > 0
ORDER BY final_score DESC
LIMIT 10;

优点

  1. 简单易用，基本满足需求
  2. 对文章结构做了优化，文档标题和 tag 权重较高，段落标题前置优先分词
  3. 分词去除无关词汇，按重要词性排序，去重
  4. 分词和停用词缓存机制，提高了查询性能
  5. SQL 利用全文检索提高性能，借助 rank 排序及内容加权进行计算，提高结果相关性
  6. 默认提取前 100 个分词和前 2000 个字符拆分关键词，兼顾性能和精度的平衡

缺点

  1. 分词缺少权重，性能一般
  2. 为提高性能需要事先把分词库和停用词下载到本地
  3. 为提高性能需要页面加载后预加载分词对象
  4. 使用 SQL 查询不如向量数据库高效
  5. 目前仅支持标题、tag 和内容加权，更多维度需要自行扩展

应用举例

添加到文档工具栏（小白直接使用该部分代码即可）

image.png

完整代码如下：

https://gitee.com/wish163/mysoft/blob/main/%E6%80%9D%E6%BA%90/%E6%9F%A5%E7%9C%8B%E5%BD%93%E5%89%8D%E6%96%87%E6%A1%A3%E7%9B%B8%E4%BC%BC%E6%96%87%E7%AB%A0%E5%88%97%E8%A1%A8.js

书签 + 插件实现

image.png

（前提：已把 getSimilarDocs 放到代码片段中或已放到该代码的前面）

// 前提：先把getSimilarDocs放入代码片段或放到这里（演示方便，这里省略）
async function main() {
   let id = '{{CurDocId}}';
   if(/^null$/i.test(id)) return;
    return await getSimilarDocs(id, 50);
}
return main();

嵌入查询实现

先安装 [js] 告别 select * from blocks！嵌入块多字段查询来了 代码片段

然后把下面代码放到嵌入块查询中即可（前提：已把 getSimilarDocs 放到代码片段中或已放到该代码的前面）。

-- js
// 前提：先把getSimilarDocs放入代码片段或放到这里（演示方便，这里省略）
return pick(await getSimilarDocs(currDocId, 20), 'id__hide', 'title');

非全文索引实现方式

略去获取分词部分（请参考上文），仅供学习参考，勿用于实际应用。

WITH matched AS (
  SELECT
    root_id,
    SUM(
      (INSTR(content, '果创云') > 0)
    + (INSTR(content, 'API')     > 0)
    + (INSTR(content, '开发者')   > 0)
    ) AS match_count
  FROM blocks
  WHERE type NOT IN (
      'd','c','html','iframe','m','query_embed','tb',
      'video','audio','widget'
    )
    AND (
      INSTR(content, '果创云') > 0
      OR INSTR(content, 'API') > 0
      OR INSTR(content, '开发者') > 0
    )
  GROUP BY root_id
)
SELECT
  b.content,
  b.id__hide
FROM matched m
JOIN blocks b
  ON b.id = m.root_id
ORDER BY
  m.match_count DESC
LIMIT 10;

更专业的实现方式

请参考 @leolee 大佬的方法 发了个 hnsw 包, 有用到的老哥可以试试 自行实现，不在本文讨论范围。

常见问题

  1. 如何优化性能？
    第一步：把 https://jsd.onmicrosoft.cn/npm/segmentit@2.0.3/dist/umd/segmentit.min.js 和 https://jsd.onmicrosoft.cn/gh/goto456/stopwords@master/cn_stopwords.txt 下载到本地
    第二步：预加载分词对象，加载时执行 initSegmentit() 函数
    第三步：微调 getSimilarDocs 函数，比如，修改显示条数，分词数，传给分词的字数等。

  2. 出现卡顿怎么办？
    按问题 1 说的方法进行优化。

  3. 支持手机版吗？
    支持。目前兼容 pc 客户端、浏览器、手机、平板等。

  4. 我是小白，看不懂怎么办？

    看不懂，没关系，只需要看这里即可 小白使用手把手教程

免责声明

本文所提供的代码仅是 demo 或仍处于实验阶段，仅供学习与参考之用。
请在充分测试、确认无误后再谨慎使用，切勿直接用于生产环境。
如因使用本文所述方法造成任何问题，本人不承担任何责任。

如你有任何疑问或优化建议，欢迎留言交流，共同进步！

  • 思源笔记

    思源笔记是一款隐私优先的个人知识管理系统，支持完全离线使用，同时也支持端到端加密同步。

    融合块、大纲和双向链接，重构你的思维。

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  • 代码片段

    代码片段分为 CSS 与 JS 两种代码，添加在 [设置 - 外观 - 代码片段] 中，这些代码会在思源笔记加载时自动执行，用于改善笔记的样式或功能。

    用户在该标签下分享代码片段时需在帖子标题前添加 [css] 或 [js] 用于区分代码片段类型。

    285 引用 • 1986 回帖
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如何对搜集的文档或者自己写的文档进行整理？ • wilsons
[js] 智能关联新方案：相似文章（分词 + 全文索引 +SQL 实现） • wilsons
是否考虑“容错搜索”功能？ • wilsons
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wilsons 在 2025-07-28 01:06:41 更新了该帖
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