要实现个性化语义搜索，您需要将内容的语义理解与用户特定的上下文相结合。语义搜索超越了关键词匹配，通过解释查询和文档的含义来实现，通常使用嵌入（文本的向量表示）。个性化添加了用户特定的因素，例如过去的行为、偏好或人口统计信息，以定制结果。例如，搜索“动作电影”应该为先前观看过科幻电影的用户和喜欢武术内容的用户返回不同的结果。这既需要语义检索系统，也需要跟踪和应用用户上下文的方法。
首先，构建语义搜索的基础。使用预训练的语言模型，例如 BERT、Sentence-BERT 或 OpenAI 的 text-embedding-3-small，为您的内容（例如，产品描述、文章或视频）生成嵌入。将这些嵌入存储在向量数据库中，例如 FAISS、Pinecone 或 Elasticsearch 的向量搜索功能。当用户提交查询时，将其转换为嵌入，并使用余弦相似度或近似最近邻算法在数据库中找到最接近的匹配项。例如，像“用于编码的最佳预算笔记本电脑”这样的查询将匹配讨论具有强大处理器的经济型笔记本电脑的文档，即使不存在“预算”或“编码”的确切关键字。
接下来，集成个性化。跟踪用户行为（例如，点击、购买或在内容上花费的时间）并建立用户配置文件。这些配置文件可以包括先前交互过的项目的嵌入、明确的偏好（例如，“喜欢轻巧的笔记本电脑”）或人口统计数据。在搜索期间，将语义相关性得分与个性化得分相结合。例如，如果用户经常购买 ASUS 产品，则提高结果中 ASUS 笔记本电脑的排名。一种简单的方法是计算混合得分：final_score = α * semantic_similarity + (1-α) * personalization_score，其中 α 平衡了两个因素。您还可以使用机器学习模型（例如，在用户交互上训练的排名模型）来动态调整基于上下文的权重。
最后，优化可扩展性和新鲜度。使用像 Redis 这样的工具实时更新用户配置文件，以便快速读/写访问会话数据。对于语义搜索，定期重新训练嵌入模型以反映新的词汇（例如，像“AI 笔记本电脑”这样的技术趋势）。使用缓存来处理频繁的查询以减少延迟 - 例如，缓存“好的咖啡店”的结果，但根据用户的位置和过去的咖啡馆访问情况对订单进行个性化设置。使用 A/B 实验测试系统，以衡量点击率或转化率等指标，并根据反馈调整语义相关性和个性化之间的平衡。