Sentence Transformers 可以通过实现精确的文本相似性比较来有效地支持内容推荐系统。 这些模型将文本转换为捕获语义的密集向量表示（嵌入）。 例如，一篇关于“机器学习基础”的文章和另一篇题为“神经网络入门”的文章将在向量空间中具有接近的嵌入，即使它们不共享完全相同的关键字。 通过为所有内容项目生成嵌入，推荐系统可以快速有效地识别语义相似的文章、视频或其他基于文本的内容。 这种方法优于传统的基于关键词的方法，后者难以处理同义词、上下文和细微的关系。
为了实现这一点，开发人员首先使用预训练的 Sentence Transformer 模型（如 all-MiniLM-L6-v2）为所有内容生成嵌入。 例如，可以将视频的标题、描述和文字记录连接起来并编码成一个向量。 这些向量存储在为快速相似性搜索优化的向量数据库中（例如，FAISS、Annoy 或 Pinecone）。 当用户与某个内容互动（例如，观看视频）时，系统会检索该项目的嵌入并查询数据库以查找最近的邻居。 使用 sentence-transformers 库的 Python 脚本可能会对用户的当前文章进行编码，并使用余弦相似度返回前 5 篇最相似的文章。 通过聚合用户历史交互的嵌入以查找相关的新内容，此过程也可以适用于用户个人资料。
关键考虑因素包括模型选择和可扩展性。 像 all-MiniLM-L6-v2 这样的小型模型速度很快，适合实时推荐，而较大的模型（例如，mpnet-base）以延迟为代价提供更高的准确性。 预处理文本（例如，去除噪声、截断到模型令牌限制）可确保一致的嵌入。 对于动态内容（例如，每日新闻），需要定期批量更新向量数据库。 将文本相似性与用户行为数据（例如，点击）相结合的混合方法可以进一步优化推荐。 诸如冷启动（没有交互的新内容）之类的挑战可以通过仅依赖文本嵌入来缓解，直到用户数据累积为止。 这种方法对于关键字重叠很少但语义相关性高的利基内容尤其有效。