智问使用的文本处理算法（Text processing algorithms）是基于自然语言处理（NLP）技术的算法，旨在理解和生成人类语言。它们基于大量的文本数据上进行训练，可以执行广泛的任务，包括文本总结、翻译、情感分析等等。此算法的特点是拥有规模庞大的参数，通常为亿级以上，帮助它们学习语言数据中的复杂模式。

经过训练优化的算法能够模拟人类语言习惯、理解自然语义关系并生成相应回复。并且可以不断输入数据集、不断迭代优化算法，以提升其知识储备和理解能力，从经验中学习并进一步增强其表达和推理能力。其广泛的知识储备也可以适用于不同领域的问题解决和知识推断，应用范围十分丰富。

在一个神经网络中，每个节点传输数据的权重，就是向量（Vector）。 因此对于文本处理算法而言，一个最基本的语义的传输单元，就是一个向量。任何信息都可以用向量的方式表征它的语义，因此向量是任何非结构化数据在 AI 中语义表达的最根本的表达形式和基本的数据单元。

向量数据库（Vector Database）是一种能提供标准 SQL 访问接口，并且能够高效存储，检索，分析向量的数据库。通常向量数据库基于传统关系型数据库发展而来，但数据规模超过传统的关系型数据库，提供高模糊查询算力，兼顾低时延与高并发等特性。

因此，我们将知识库的语料向量化后，存在向量数据库中，等到需要时再在向量数据库中做语义的检索和管理，就能够极大地提升智能搜索引擎知识库的检索效率和准确率。