要使用 Sentence Transformers 进行语义搜索，您可以遵循三个步骤：嵌入生成、索引和相似性匹配。首先，您将使用预训练模型将文档编码为密集向量表示（嵌入）。这些嵌入捕获语义含义，使您能够以数学方式比较文本相似度。接下来，您将有效地存储这些嵌入以实现快速检索。最后，您将对用户查询进行编码，并使用余弦距离等相似性指标在索引数据中找到最接近的匹配项。 这种方法可以很好地扩展到文档搜索、推荐系统或常见问题解答检索等应用程序。
步骤 1：嵌入生成和索引 首先选择一个预训练的 Sentence Transformer 模型（例如，all-MiniLM-L6-v2，以平衡速度和准确性）。 使用该模型将您的文档转换为嵌入。 例如，如果您有一个支持文章列表，请通过该模型处理每篇文章的文本以生成一个 384 维向量（因模型而异）。 将这些嵌入存储在向量数据库中，如 FAISS、Annoy 或 Qdrant，以实现高效的最近邻搜索。 对于较小的数据集，您可以使用 numpy 数组并直接计算距离。 确保文档和查询之间的文本预处理（小写、删除特殊字符）保持一致，以避免不匹配。
步骤 2：查询处理和搜索 当用户提交查询（例如，“如何重置我的密码？”）时，使用相同的模型对其进行编码以获得查询嵌入。 使用向量数据库通过相似性指标查找最接近的文档嵌入。 例如，使用 FAISS，您可以调用 index.search(query_embedding, k=5) 来检索前 5 个匹配项。 余弦相似度通常使用，但您可以根据您的用例自定义此度量。 为了提高结果，请考虑在排名之前按元数据（例如，日期或类别）进行过滤。 对于实时应用程序，通过测试不同的索引配置，确保搜索在可接受的延迟（例如，<100 毫秒）内完成。
步骤 3：优化和扩展 性能取决于模型选择、索引策略和硬件。 像 all-MiniLM-L6-v2 这样的小模型适用于对延迟敏感的应用程序，而较大的模型（例如，all-mpnet-base-v2）可能会提高准确性。 在批量嵌入生成期间使用 GPU 加速。 对于大型数据集（>100 万个文档），带有密集向量插件的 Elasticsearch 等分布式向量数据库可以提供帮助。 如果您的文档语料库发生变化，请定期更新嵌入。 使用召回率@k 等指标评估结果（例如，正确文档在 Top 3 结果中出现的频率），并相应地调整嵌入维度或搜索阈值等参数。