以下是关于模糊匹配的全部内容，持续更新。
fuzzy避坑的核心不是换一个库，而是理解它为什么会匹配错。大部分翻车来自三件事：文本没清洗、阈值凭感觉、把相似度当相关性。看懂底层逻辑后，很多“搜索不准”的锅，其实不用加机器学习也能修。
fuzzy对比不能只看演示效果，要放进真实流程。这里复盘一个后台客户搜索改造：从精确匹配到模糊匹配，再到组合排序。数据量不大，问题却典型：销售搜不到客户、搜到了又排不准，最后靠几步小改动解决。
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