传统搜索回答「哪个网页提到过」;三维搜索回答「它在哪、何时变的、与周围什么关系——并附上定位与证据」。 以空间、时间、语义关系为核心索引,把检索入口从「文本」推进到「可理解的世界」。
实体/关边/向量/时空锚点统一契约
向量 HNSW + 时空 R-tree + 语义图
先符号过滤,后向量排序
粗排 top100 → cross-encoder top10
答案卡/空间高亮/时间片段/实体子图
RRF 融合 BM25 保底精确词召回;每条结果附分项得分,追问「为什么推这个」可回溯证据。
| 维度 | 传统搜索 | 三维搜索(感搜独有) |
|---|---|---|
| 主索引 | 倒排索引(词→文档) | 向量 + 时空索引 + 语义图 |
| 查询单位 | 关键词串 | 约束集合:语义+空间+时间+关系 |
| 结果形态 | 链接列表 | 空间定位 / 时间片段 / 实体子图 / 直接答案 |
| 上下文 | 基本无,每次独立 | 携带用户、会话与场景重排 |
| 擅长问题 | 「XX 是什么」 | 「XX 在哪、何时变的、与 Y 什么关系」 |
| 阶段 | 核心动作 | 交付成果 | 状态 |
|---|---|---|---|
| 阶段 0 · 伪三维 | 文本语料+元数据,向量库+BM25 混合+元数据过滤 | 检索内核原型,验证「懂意思」且能按条件收口 | ✅ 本页演示 |
| 阶段 1 · 加时间维 | 全文档带时间戳,时间窗查询+时间衰减打分 | 会话级上下文记忆的搜索 | ✅ 已演示 |
| 阶段 2 · 加空间维 | 选场景做点云/3D 扫描、分割、零样本打标 | 自然语言空间检索(配合 3D 地图采集系统) | 🟡 与 3D 地图线并进 |
| 阶段 3 · 联合+生成 | 图过滤 → 向量召回 → 时空重排 → 大模型作答 | 带出处、坐标、时间的答案,而非臆造 | 🟡 接 AI 网关 |
| 阶段 4 · 多模态入口 | 草图搜模型、照片搜空间、语音问、视频定位 | 完整三维搜索产品形态 | ⚪ 规划 |