嵌入通过将文本翻译成捕获含义的数值向量来改进语义搜索，使搜索能够侧重于概念相关性，而不是精确的关键词匹配。与传统的基于关键词的系统（依赖于词频或精确字符串匹配）不同，嵌入在高维空间中表示单词、短语或整个文档，其中相似的概念彼此更接近。这使搜索系统能够理解查询背后的意图，并检索在上下文中相关的结果，即使它们与查询没有共享特定单词。例如，搜索“犬类行为”可能会返回有关“狗训练”的文档，因为它们的嵌入在语义上很接近。
关键优势在于嵌入如何对概念之间的关系进行建模。当使用 BERT、Word2Vec 或 Sentence-BERT 等模型将文本转换为向量时，生成的数值表示会编码语义特征，例如同义词、相关主题和上下文细微差别。例如，“汽车”和“机动车”的嵌入在向量空间中会比“汽车”和“香蕉”更接近。在搜索期间，查询也会转换为嵌入，并且系统使用余弦相似度等相似性度量将其与文档嵌入进行比较。这允许将诸如“如何制作披萨面团”之类的查询与标题为“意大利薄饼准备步骤”的食谱进行匹配，即使没有精确的术语“披萨”或“面团”。该系统优先考虑含义而不是语法，从而产生更准确和更灵活的结果。
从开发人员的角度来看，使用嵌入实现语义搜索通常涉及使用预训练模型来生成向量，以及使用诸如 FAISS 或 Elasticsearch 的密集向量搜索之类的工具来有效地比较它们。例如，Python 脚本可以使用 sentence-transformers 库来编码文本，并使用向量数据库来存储和检索嵌入。这种方法可以处理诸如同义词检测（“电影”与“影片”）和多义性（将“银行”消除歧义为金融机构与河岸）之类的挑战。此外，结合了关键词和语义搜索的混合系统可以平衡精确率和召回率 - 使用关键词进行精确匹配，使用嵌入来获得更广泛的上下文。通过利用嵌入，开发人员可以构建与用户意图更好地对齐的搜索系统，尤其是在聊天机器人、推荐引擎或文档检索等理解上下文至关重要的应用程序中。