受Token限制时，如何用OpenAI Chat Completions API筛选数据库最优文档？

针对你的需求，有几种实用的方案可以在Token限制下从5-6份文档中选出最优匹配的一份：

• 嵌入向量匹配法
  先用OpenAI的Embedding API（如text-embedding-ada-002）给每份完整文档生成对应的嵌入向量，把向量和文档关联存储起来。用户提出问题时，同样生成问题的嵌入向量，然后计算问题向量与每份文档向量的余弦相似度，直接选取相似度最高的文档传给Chat Completions API。因为只有5-6份文档，计算相似度的成本极低，甚至不用专门的向量数据库，本地简单计算就能完成。

• 预生成摘要+快速筛选
  提前给每份文档生成简短核心摘要（用Chat Completions API控制Token，比如要求生成100字以内的核心内容总结），同时提取文档的核心关键词。用户提问后，要么直接把问题和所有文档的摘要拼接（总Token量会远低于全文档）传给API，让它判断哪个摘要与问题最相关；要么先通过关键词匹配淘汰明显无关的文档，再把剩余文档的摘要或部分内容传给API做最终判断。

• 文档片段拼接直接筛选
  因为只有5-6份文档，你可以给每份文档截取关键片段（比如开头、结尾各150字，或核心段落），把这些片段和用户问题一起打包传给Chat Completions API，用明确的指令让它选出最相关的文档。比如指令可以写：“下方是5份文档的关键片段，以及用户的问题，请直接告诉我哪份文档最适合回答该问题，只需输出文档编号即可。文档1：[片段内容]；文档2：[片段内容]... 问题：[用户问题]”。这种方式操作最简单，只要片段总Token不超过API限制即可。

• 分块递进筛选
  如果单份文档本身较长，可先把每份文档拆成若干小内容块，给每个块生成嵌入向量。用户提问时，先筛选出与问题最相关的几个内容块，再统计这些块所属的文档，选择关联块最多的那份文档作为最优结果。这种方式能更精准定位到文档的相关部分，避免因文档整体内容杂糅导致的匹配偏差。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者nimesh