将 Sentence Transformers 集成到知识库或 FAQ 系统中，可以利用它们将文本编码成语义嵌入的能力，这些嵌入以数值格式表示句子的含义。该过程涉及三个主要步骤：预处理知识库内容、为 FAQ 条目生成嵌入，以及使用相似性搜索来匹配用户查询和答案。例如，您可以使用预训练模型（如 all-MiniLM-L6-v2）将每个 FAQ 问题及其对应答案转换为向量。然后，这些向量存储在针对快速相似性搜索优化的数据库中，例如 FAISS 或 Annoy。当用户提交查询时，系统将其编码成向量，并按余弦相似度排序，检索出具有最接近嵌入的 FAQ 条目。
检索阶段依赖于将用户查询的嵌入与预先计算的 FAQ 嵌入进行比较。例如，如果用户提问“How do I reset my password?”（我如何重置密码？），系统可能会将其匹配到 FAQ 条目“Steps to recover a forgotten password”（恢复忘记密码的步骤），即使措辞不同。为了提高准确性，您可以在特定领域的数据上对 Sentence Transformer 模型进行微调。例如，如果您的 FAQ 包含产品独有的技术术语，在用户查询和正确 FAQ 对的数据集上训练模型有助于其更好地理解上下文。Hugging Face Transformers 等库通过提供加载模型和使用自定义训练循环更新其权重的 API 来简化此过程。
实际实现考虑包括平衡速度和准确性。像 paraphrase-MiniLM-L3 这样的轻量级模型速度更快，但可能会牺牲一些精度，而像 mpnet-base 这样的大型模型则以延迟为代价提供更高的准确性。缓存常见查询或使用近似最近邻 (ANN) 索引可以优化性能。此外，您可以将语义搜索与基于关键词的过滤器（例如，按产品类别标记 FAQ）结合使用，以缩小结果范围。对于维护，当内容发生变化时，定期重新生成 FAQ 的嵌入，并监控用户反馈以识别不匹配的情况。这种方法确保系统适应不断发展的语言和用户需求，而无需手动更新规则。