Sentence Transformers 用于语义搜索和信息检索系统，将文本转换为密集的向量表示（嵌入），以捕捉语义含义。这些模型，如 BERT 或 RoBERTa 变体，经过微调，将句子或短语映射到高维空间，其中相似的含义彼此更接近。例如，像“健康晚餐食谱”这样的搜索查询和关于“营养晚餐”的文档，即使缺乏关键词重叠，也会具有彼此接近的嵌入。这使得系统能够根据概念相关性而非精确的术语匹配来检索结果，从而提高复杂查询的准确性。
为了实现语义搜索，开发人员首先使用 Sentence Transformer 将数据集中的所有文档预处理并编码为嵌入。然后，使用向量搜索库（如 FAISS 或 Annoy）对这些嵌入进行索引，从而实现快速的最近邻查找。当用户提交查询时，系统将其编码为嵌入，并使用余弦相似度等指标在索引中搜索最接近的文档嵌入。例如，电子商务平台可能会使用它来将用户对“经济实惠的无线耳机”的搜索与包含“经济型的蓝牙耳机”的产品描述进行匹配，即使措辞不同。该过程依赖于模型泛化释义和同义词的能力。
挑战包括在计算效率和准确性之间取得平衡，尤其是在大型数据集的情况下。开发人员通常通过使用近似最近邻算法来减少搜索延迟来优化。此外，模型选择也很重要：特定领域的微调（例如，使用医疗文本进行医疗保健搜索）可以提高相关性。例如，法律文档检索系统可能会在判例法上微调 Sentence Transformer，以更好地理解诸如“违反合同”与“合同违规”之类的术语。诸如 recall@k 指标之类的性能监控工具可帮助评估系统是否检索到真正相关的结果。通过结合高效的索引、适当的模型调整和严格的评估，开发人员可以构建有效处理细微查询的语义搜索系统。