是的，向量可以帮助检测和纠正不相关的搜索结果。现代搜索系统通常使用向量嵌入（文本、图像或其他数据的数值表示）来衡量查询和内容之间的语义相似度。通过将搜索查询和索引文档都转换为向量，系统可以在高维空间中比较它们的位置。与查询向量距离过远的结果可以被标记为不相关，并可以进行调整以提高相关性。这种方法对于理解上下文和意图特别有效，而基于关键词的方法可能会遗漏这些信息。
为了检测不相关的结果，系统可以使用余弦相似度或欧氏距离来衡量文档向量与查询向量的对齐程度。例如，如果用户搜索“如何修理漏水管道”，关于“管道工具”的文档可能会获得较高的相似度分数，而关于“船用发动机”的文档则会获得较低的分数。通过设置相似度阈值，系统可以自动过滤掉得分较低的结果。像 FAISS (Facebook AI Similarity Search) 或 Pinecone 等向量数据库可以优化此过程，即使处理大型数据集也能实现高效比较。如果结果始终低于阈值，则表明需要进行纠正。
纠正不相关的结果通常涉及改进向量化过程或调整搜索算法。例如，如果搜索“Python list sorting”的查询返回的是关于蛇的文章，系统可以通过使用更具上下文感知能力的嵌入模型（例如 BERT 或 SentenceTransformers）来改进，以更好地捕捉编程相关的语义。另一种方法是通过结合用户反馈来扩展查询向量，例如，跟踪用户点击或标记为不相关的结果，并使用这些数据重新训练模型。此外，像重新排序（例如，使用交叉编码器更精确地比较查询-文档对）等技术可以优先显示高质量匹配结果。这些步骤有助于系统随着时间的推移进行调整，减少不相关的结果。