Sentence Transformers 可以通过将代码片段或文档字符串转换为语义向量表示，从而显著改进代码搜索和文档搜索。 这些模型经过训练，可以理解文本的含义，即使在没有关键词匹配的情况下，也能识别查询和代码/文档之间的相似性。 通过将代码或文档字符串嵌入到高维空间中，开发人员可以根据语义相关性进行搜索，而不是仅仅依赖于精确的文本匹配。 这种方法之所以有效，是因为该模型捕获了代码中的功能意图、变量关系或 API 使用模式，以及文档字符串中的概念解释。
例如，如果存储库使用诸如“加载 JSON 文件”或“反序列化数据”之类的术语，则搜索“在 Python 中解析 JSON 数据”的开发人员可能找不到相关的代码。 经过代码或技术文本训练的 Sentence Transformer 模型会识别这些短语之间的语义相似性，并返回一个 json.loads() 实现。 类似地，解释“如何处理 HTTP 错误”的文档字符串可以与包含 try-except 块围绕 requests.get() 的函数匹配，即使文档字符串没有明确提及“HTTP”。 诸如 all-MiniLM-L6-v2 或代码特定变体（例如，Microsoft 的 CodeBERT）之类的预训练模型在这里表现良好，因为它们针对技术语言和代码中的结构模式进行了优化。
为了实现这一点，开发人员可以使用 Sentence Transformers 嵌入他们的整个代码库或文档语料库，将向量存储在诸如 FAISS 或 Pinecone 之类的数据库中，并将查询嵌入与它们进行比较。 例如，搜索工具可以预先计算项目中所有 Python 函数的嵌入，然后在用户键入“对列表进行排序而不重复”时检索前五个最相似的函数。 在特定领域的代码（例如，内部库）上微调模型可以提高准确性。 诸如 Hugging Face 的 sentence-transformers 库之类的工具简化了嵌入生成，而近似最近邻算法可以实现跨大型代码库的快速搜索。 这种方法通过处理术语的变体并专注于功能而不是语法来优于基于正则表达式或关键词的工具。