电商平台可以使用 Sentence Transformers 通过将文本编码为语义向量（捕获产品和查询的含义）来改进产品搜索和推荐。 这些模型，例如 all-MiniLM-L6-v2 或自定义训练的版本，将非结构化文本（产品标题、描述、用户查询）转换为数值嵌入。 通过比较向量相似度，平台可以比基于关键词的系统更准确地将用户意图与产品匹配。 这种方法可以处理同义词、不同的措辞和多语言内容，使其可扩展用于大型目录和多样化的用户群。
对于产品搜索，Sentence Transformers 能够在用户查询和产品数据之间实现语义匹配。 例如，像“适合扁平足的透气跑鞋”这样的查询可以匹配标记为“带有足弓支撑的运动鞋”的产品，即使确切的关键词没有重叠。 平台将查询和所有产品描述编码为向量，然后使用向量数据库（例如 FAISS、Elasticsearch）通过余弦相似度有效地找到最接近的匹配项。 这减少了对刚性关键词标签的依赖，并提高了对利基或描述模糊的商品的召回率。 实际实现可能在索引期间预先计算数百万个产品的嵌入，并在添加新项目时逐步更新它们。
在推荐系统中，Sentence Transformers 可以通过聚类嵌入或分析用户行为来识别相关产品。 例如，如果用户经常与“有机护肤品”互动，则他们的活动嵌入可以平均以找到语义相似的项目，如“纯素保湿霜”或“无化学成分的洁面乳”。 平台还可以通过将产品的向量与目录中的其他产品进行比较，使用嵌入来支持“类似商品”部分。 混合方法可以将文本嵌入与用户购买历史记录或浏览数据（使用连接或后期融合等技术）结合起来，以获得个性化的结果。 例如，购买了“无线游戏鼠标”的用户可能会看到“机械键盘”的推荐，如果它们的嵌入在“游戏外设”集群中对齐。 预训练模型可以在平台特定数据上进行微调（例如，使用带有点击流数据的 triplet loss）以更好地捕获特定于领域的关联。