在语义搜索中平衡成本和质量需要在基础设施、模型选择和数据优化方面进行仔细规划。首先评估您的用例，以确定所需的可接受的最低质量。例如，如果您正在构建支持聊天机器人，则可以优先考虑准确性而非速度；但对于高流量的电子商务搜索，延迟和每次查询的成本可能至关重要。选择与这些优先级一致的模型和工具。与像 GPT-4 这样的大型模型相比，像 Sentence-BERT 或 MPNet 这样的小型 Transformer 模型可以以更低的计算成本提供强大的语义理解。将这些模型与高效的向量数据库（例如，FAISS、Pinecone）配对，以减少索引和查询延迟。
接下来，优化数据预处理和索引。干净、结构化的数据可以提高搜索相关性，同时减少浪费计算资源的噪声。例如，将长文档分成更小的段落（例如，200-500 个 token）可确保嵌入捕获有意义的上下文，而不会产生不必要的膨胀。使用元数据过滤（例如，产品类别、日期范围）来缩小搜索范围，从而减少检索期间比较的向量数量。将关键词搜索 (BM25) 与语义向量相结合的混合方法也可以降低成本：首先使用关键词匹配来过滤候选对象，然后将语义排序应用于较小的子集。例如，旅游应用程序可以使用“海滩度假村”等关键词来缩小搜索结果范围，然后再应用语义相似性来根据用户意图对选项进行排序。
最后，监控和迭代。跟踪查询延迟、召回率和基础设施成本等指标，以识别瓶颈。从简单的实现开始（例如，预先计算的嵌入和离线更新），然后逐步扩展。诸如 AWS SageMaker 或 Google Vertex AI 之类的云服务提供具有按需付费定价的托管嵌入 API，对于低到中等流量来说，这可能是经济高效的。对于更大规模的系统，请考虑在具有自动扩展功能的 GPU 实例上自托管较小的模型。使用缓存来存储常用查询（例如，使用 Redis 存储常见搜索结果），以减少冗余计算。定期使用 A/B 测试验证质量：将较便宜的模型的结果与黄金标准基准进行比较，以确保质量不会随着时间的推移而降低。例如，新闻聚合器可能会每周进行测试，以验证其语义搜索在切换到更轻量级的模型后仍然能够找到相关的文章。平衡是一个持续的过程——随着流量、数据和需求的变化进行调整。