本文系统回答了“Python如何做搜索”：通过分层设计实现从关键词匹配、全文检索到语义向量检索的渐进式能力。核心做法是在小规模场景使用字符串与正则的轻量方案，中大型数据采用反向索引与BM25进行排序（Whoosh、Elasticsearch/OpenSearch），在自然语言与同义需求下用向量检索（FAISS、Qdrant、Weaviate、Pinecone）实现语义召回，并通过混合检索融合两者。工程上强调数据预处理、字段建模、并发与缓存、监测与评估（MAP/NDCG），并支持业务集成与权限控制。在研发协作与知识库检索场景，可将搜索服务与PingCode进行接口级集成以形成工作闭环。未来趋势将继续围绕混合检索、隐私合规与RAG能力。

本文系统回答高速如何开展追缴工作：以数据稽核为起点、证据合规为核心、客户沟通为抓手、闭环流程为保障。通过规则引擎识别逃费、案件化管理与存证、分层催缴与多渠道缴费、现场稽查与法务兜底，并以KPI与AB测试持续优化，可在提高通行费追缴回款率的同时降低争议与合规风险；结合国际框架与项目化实施，逐步实现数智化与协同化升级。