Karmit

上次发过一篇 [完全免费] 在 Reddit 发帖老被删？我做了个工具帮你找社区、读规则，介绍了 Karmit（https://karmit.co）的两个功能：
Reddit 社区地图，和社区分析。

那之后收到几条反馈，指向同一个问题。

原来的搜索有个前提：你得先知道社区叫什么

地图也好，社区分析也好，本质都是已知社区名去查。你输入 saas，它给你 r/SaaS。

但真实情况往往是反过来的：我知道自己要干嘛，不知道该去哪儿。

"我做了个给独立开发者用的效率工具，想找早期用户，该发哪儿？"

这句话里没有任何一个 subreddit 的名字。拿它去关键词搜索，Reddit 只会拿整句去做字面匹配，什么都搜不到。

所以这次加的是第三个功能：按描述搜社区。你写一句需求，它找出该去的地方。

第一步：把 11.5 万个社区的描述抠出来

地图那份数据里有一个 subreddit 表，1.5 MB，11.5 万行，每行一个 subreddit 名字。名字有了，但没有任何描述——地图上只有点，没有文字。

于是先做了一轮补充，给每个社区补上简介：

115,817 个社区名，
1,159 次请求，
耗时 57 分钟，
总共 30 MB 语料

下面是数据补充完的统计，这些数字我觉得挺有意思：

指标	数值
有公开简介的	107,332 个（92.7%）
简介长度中位数	115 字符
订阅数中位数	3,844 人
一万人以上的	43,105 个
最大的社区	6,759 万人

92.7% 这个覆盖率比我预期高不少——本来担心一堆社区简介是空的，那样语义搜索就没东西可匹配。实际只有 4.9% 的社区简介是空的。

订阅数中位数只有 3,844，说明这 11.5 万里绝大多数是小社区。
这其实正是语义搜索该发光的地方：大社区你搜关键词也能找到，小而精准的那些才是价值所在。

第二步：灌进向量库

嵌入模型：@cf/baai/bge-m3。选它主要因为多语言——你用中文描述需求，能直接匹配英文的社区简介，不需要先翻译一遍。
向量库：115,813 条向量，合计 1.186 亿个维度。

第三步：发现纯向量搜索不够用

建完库一测，发现一个很明显的分界线。

"找一个讨论 X 的社区"这类问法，效果很好：

我在找讨论居家健身和减脂的社区
→ bodyweightfitness · GYM · loseit · xxfitness · homegym

我想找二手机械键盘的交易社区
→ mechmarket · MechanicalKeyboards · hardwareswap · keycaps

中文进、英文语料出，bge-m3 的跨语言能力完全够。

但"我想推广我的 X"这类问法，直接崩：

我想给我的 B2B SaaS 工具找早期付费用户
→ INeedMoneyNow · SaaS · hotdommes · SwagBucks · TheGoodPlace

六条里只有一条对的。

原因不难想：这句话的主语是"推广""找用户""付费"，向量就被拖到了求助和赚钱类社区去，而不是 SaaS 领域。

解法是加一步改写：先让模型把"我的目的"翻译成"社区的自我介绍"，再拿改写后的文本去检索。

原文：我想给我的 B2B SaaS 工具找早期付费用户
↓
改写：A community for SaaS founders and indie hackers discussing
building, launching and growing software products...
↓
结果：SaaS(0.681) · Entrepreneur · startups · indianstartups

六条对五条。相似度分数也从 0.55 一档跳到 0.68。

还有个我没料到的坑：措辞风格比内容更重要。

「想找讨论 Rust 编程语言的地方」

堆术语的改写（"systems programming, cargo, borrow checker, async"）
→ r/rust 连前 50 都进不去，全是游戏 Rust 的社区

平实口吻的改写（"a community about the Rust programming language,
where developers share crates and ask questions"）
→ r/rust 排第 1

术语堆砌反而让模型抓不住重点。

第四步：用 jev 做重排

jev — 最新比较火的一个专门做分类判断的模型，很多人拿他做量化，做 computer use，做意图识别，这里我用它来做重排。不仅是价格很合适，速度也非常快。

索引里有三十多个关于游戏 Rust 的社区，关于 Rust 语言的只有一个。它们的简介用词几乎一样——"A community for Rust..."。余弦相似度分不出哪个是编程语言、哪个是生存游戏，它只知道这些文本像。

结果就是 r/RustPc（1.6 万人）排在 r/rust（42 万人）前面。

这种判断需要的不是"像不像"，是"是不是"。所以接了流行的 jev — 给它一个问题和若干选项，它返回概率分布。

用法很直白，一次请求搞定：

{
  "state": { "need": "我想给我的 B2B SaaS 工具找早期付费用户" },
  "model": "jev-latest",
  "questions": {
    "answer": {
      "type": "choice",
      "instructions": "这些社区里，哪个最适合 need 描述的这个人？
                       只看每个选项自己的描述说它是关于什么的、谁在那发帖。
                       一个只是碰巧和需求共用了同一个词、
                       但说的是另一回事的社区，不算匹配。",
      "criteria": {
        "SaaS":         "r/SaaS — Discussions and useful links for...",
        "startups":     "r/startups — ...",
        "Entrepreneur": "r/Entrepreneur — ..."
      }
    }
  }
}