语义搜索
使用自然语言描述查找人员
语义搜索理解自然语言查询背后的意图和上下文含义，以找到符合特定条件的人员。与基于关键词的搜索不同，Seme 的语义搜索解释复杂描述，如"2018 年至 2022 年间在腾讯 AI 实验室工作的所有研究人员"，并在多个数据源中发现匹配的个人——即使不存在精确的关键词匹配。系统使用多阶段流水线：首先，大语言模型将自然语言查询解析为结构化搜索参数（角色、组织、时间段、地点、技能、资历级别）；然后，并行搜索代理同时查询 8-12 个平台（LinkedIn、Google Scholar、GitHub、Twitter/X、ResearchGate、ORCID、公共记录和新闻档案）；最后，使用复合评分算法对结果进行排名，该算法加权语义相似性（40%）、来源权威性（25%）、数据新鲜度（20%）和来源间交叉验证（15%）。这种方法能发现基于关键词的平台完全遗漏的候选人——例如，找到曾以某机构名义发表论文但从未更新 LinkedIn 档案的研究人员，或识别参加过特定会议但未在网上明确列出该经历的专业人士。每个搜索结果包含匹配置信度分数和来源引用，用户可以点击任何候选人触发完整的深度研究调查，生成带有信任分数的完整身份档案。
技术架构与工作原理
语义搜索 构建在现代 AI 基础设施之上，利用深度学习、自然语言处理和分布式搜索技术提供高精度结果。系统采用微服务架构，将查询解析、数据检索、结果排序和档案生成分离为独立的服务组件，确保每个阶段都可以独立扩展和优化。前端使用 Next.js 16 的 Server Components 实现服务端渲染，确保 AI 爬虫和搜索引擎可以完整索引所有内容。后端部署在 Cloudflare Workers 全球边缘网络上，确保从任何地理位置都能获得低延迟响应。
数据检索层整合了多个搜索提供者，包括 SearXNG 元搜索引擎（聚合 70+ 个搜索源）、OpenAI Web Search API、以及专门的学术和社交媒体数据源。每个查询并行发送到多个搜索代理，结果在汇总层进行去重、排序和交叉验证。系统使用向量嵌入（128-512 维）进行语义相似度匹配，结合余弦相似度算法确保匹配精度。对于身份验证场景，系统额外使用生物识别特征比对和时间线一致性检查。
报告生成阶段使用 GPT-4 进行结构化输出合成，将原始事实转换为带有证据分级（E1-E5）的调查档案。每个事实都标注来源 URL、采集时间和验证状态。信任分数基于三个核心因素计算：来源质量（一手权威来源权重最高）、交叉验证率（多源佐证的事实占比）和信息完整度（关键维度覆盖度）。最终档案包含八个结构化部分：背景教育、工作经历、社交档案、关联关系、时间线、关系图谱、证据来源和信任评分。
工作流程
关键数据
工作原理
描述目标
输入您要查找的人的自然语言描述——角色、组织、时间段、技能或任何条件组合。
AI 意图解析
AI 模型从您的描述中提取结构化搜索参数：角色、组织、时间段、地点、技能和其他标准。
并行发现
多个搜索代理使用提取的参数同时查询 LinkedIn、Google Scholar、GitHub、Twitter 和公共记录。
排名与评分
结果按语义相似性、来源权威性、数据新鲜度和来源间交叉验证进行排名。
点击调查
点击任何候选人触发完整的深度研究调查并生成完整的身份档案。
性能对比
Seme vs 传统方法
| 维度 | 传统方法 | Seme |
|---|---|---|
| 查询类型 | 关键词和筛选器 | 自然语言描述 |
| 理解能力 | 仅精确匹配 | 意图和上下文理解 |
| 数据源 | 单一平台 | 8-12 个平台同时查询 |
| 后续行动 | 手动研究 | 一键深度调查 |
应用场景
人才招聘
找到符合特定条件的候选人："过去 2 年离开 Google Brain 且在 NeurIPS 发表过论文的高级 NLP 工程师。"
竞争情报
映射竞争对手团队和人才流动："2024 年从 Meta 转到 OpenAI 的所有 AI 研究人员。"
学术研究
发现特定领域的研究人员："在排名前 50 的大学从事大语言模型对齐研究的教授。"
尽职调查
找到关注人物："2024 年进行 B 轮融资的金融科技公司的董事会成员。"
安全与合规
Seme 设计时充分考虑了数据安全和隐私合规要求。所有数据传输使用 TLS 1.3 加密，静态数据使用 AES-256 加密。系统仅从公开可用来源收集信息（OSINT 原则），不访问私有数据库或需要授权的内容。调查结果存储在用户的工作空间中，遵循最小权限原则。平台符合 GDPR 数据处理要求，用户可以随时导出或删除其调查数据。
对于企业客户，Seme 支持单点登录（SSO）、审计日志、角色权限管理和数据驻留选项。API 访问使用 OAuth 2.0 认证，所有 API 调用都有速率限制和使用审计。系统定期进行安全审计和渗透测试，确保符合行业安全标准。
行业应用
金融服务
银行和投资公司使用 Seme 进行 KYC/AML 合规检查、反欺诈调查和交易对手尽职调查。系统可以在 10-30 分钟内完成传统方法需要数天的背景调查，显著降低合规成本和风险暴露时间。
法律与调查
律师事务所和调查机构使用 Seme 进行证人背景调查、资产追踪和关联关系分析。结构化档案输出可以直接用于法律文件，所有证据都标注来源和可信度等级。
人力资源
HR 团队使用 Seme 验证候选人的学历、工作经历和专业资质，检测简历造假和虚假陈述。语义搜索功能可以帮助招聘人员发现符合特定条件的被动候选人。
为什么选择 Seme
Seme 已帮助安全团队、记者和人力资源专业人士完成数千次身份调查。与传统背景调查相比，Seme 将调查时间从数天缩短到数分钟，同时提供更全面的数据覆盖和可审计的证据链。
相关资源
了解更多关于身份调查方法论和 OSINT 技术的信息：
常见问题
语义搜索与 LinkedIn 搜索有何不同？▾
LinkedIn 搜索仅限于其自身平台数据，需要关键词匹配。Seme 的语义搜索跨 8-12 个平台同时解释自然语言意图，理解上下文和关系，并可以根据复杂多条件描述找到人员。
什么类型的查询效果最好？▾
结合多个条件的查询效果最好：角色+组织+时间段、技能+地点+经验水平，或专业、教育和地理属性的任何组合。标准越具体，结果越有针对性。
我可以直接从搜索结果调查候选人吗？▾
可以。点击搜索结果中的任何候选人触发完整的深度研究调查。Seme 将自动进行多轮研究、交叉验证发现，并生成带有信任分数的完整身份档案——通常在 10-30 分钟内。
语义搜索查询哪些数据源？▾
根据查询上下文，Seme 查询 8-12 个平台：LinkedIn（专业档案）、Google Scholar（学术出版物）、GitHub（技术贡献）、Twitter/X（公开声明和网络）、ResearchGate（研究网络）、ORCID（研究人员标识符）、公共记录数据库、新闻档案和会议论文集。系统根据查询类型选择最相关的来源——学术查询优先使用 Scholar 和 ORCID，而专业查询侧重于 LinkedIn 和新闻来源。
Seme 如何处理跨平台的重复结果？▾
Seme 使用实体解析来合并属于同一人的不同平台档案。系统基于姓名、照片相似性（可用时）、地点重叠、工作经历一致性和电子邮件/用户名模式进行匹配。重复档案被合并为单个候选人卡片，带有组合的来源引用，为您提供每个人跨所有平台的统一视图。