这是一个众所周知的问题，被称为信息检索。下面是一种非常基本的方法来解决这个问题。

1. 首先，我们要收集数据。可能源是您想要搜索的网站、数据库或文档库。
2. 接下来，需要清理数据。确认文本是干净的，并将其转换为可处理的格式。这可以涉及到删除任何标记、标点符号或其他非文本字符。
3. 然后是预处理步骤。这涉及到对文本进行词干提取（对单词进行归一化，以便单词的变化形式（如复数）能够被识别为相同的词）。此外，您可能还希望删除停用词（即出现频率高但不太相关的单词，例如“the”，“and”等）。
4. 接下来，您需要为每个文档生成一个向量。这是通过将每个文档表示为一个数字数组来完成的。其中每个数字表示文档中一个特定术语的重要性。常用的表示方法是tf-idf，它通过计算单词的出现频率和它们在文档集合总体中的罕见程度来衡量它们的重要性。
5. 现在您已经准备好处理查询了。要做的第一件事是将查询转换为与文档相同的格式。在我们的例子中，会将“人工智能”查询转换为 tf-idf 向量。
6. 最后一步是计算文档向量与查询向量之间的相关性。这可以通过计算两个向量之间的余弦相似度来完成。将文档按照与查询的相关性排序，返回排序的结果。

这是一个非常基本的搜索算法，但它已经可以
编写一个检索给定主题最相关信息的算法。
输入：人工智能