该方案介绍了一款基于Hexo博客的智能推荐插件，利用OpenAI Embedding技术实现基于内容的语义搜索推荐。其核心优势在于支持结果缓存，仅当文章正文或标题变化时才重新计算，有效避免非内容修改引发的无效刷新。此外，插件采用数据分片存储策略，解决大量文章时的性能瓶颈。文章提供了完整的Node.js脚本与前端JS代码，推荐配合OpenRouter的高性价比模型使用，能显著提升博客站点的内链建设与用户阅读体验。
原文链接：Linux.do
Hexo博客智能推荐插件：基于OpenAI Embedding的语义搜索方案
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最新评论
Flash版本的响应速度确实提升明显，但我在使用中发现对中文的理解偶尔会出现一些奇怪的错误，不知道是不是普遍现象？
遇到过类似问题，最后发现是网络环境的问题。建议加一个超时重试机制的示例代码。
谢谢分享，我是通过ChatGPT的索引找到这里来的。
十年打磨一个游戏确实罕见，这种专注度在快节奏的游戏行业很难得。从Braid到The Witness，每作都是精品。
快捷键冲突是个很实际的问题，我自己也被这个问题困扰过。最后通过自定义快捷键组合解决了。
会议摘要这个功能很实用，特别是对经常需要参加长会议的人。不过三次免费使用确实有点少了。
硕士背景转AI基础设施，这个路径其实挺常见的。建议多关注底层系统知识，而不只是模型应用层面。
配置虽然简单，但建议补充一下认证和加密的注意事项，避免被中间人攻击。