要为电子商务产品实现语义搜索，您需要专注于理解用户查询背后的含义，并将它们与相关的产品匹配，即使关键字重叠很小。首先，使用机器学习模型将产品数据和搜索查询转换为数值表示形式（嵌入向量）。这些嵌入向量捕获语义关系，使系统能够识别“无线耳机”和“蓝牙耳机”在概念上是相似的。诸如句子转换器（例如，all-MiniLM-L6-v2）或 OpenAI 的嵌入 API 等工具可以有效地生成这些向量。例如，诸如“具有 30 小时电池续航时间的降噪头戴式耳机”之类的产品描述将被转换为一个密集向量，该向量封装了其功能。
接下来，将这些嵌入向量存储在针对快速相似性搜索优化的向量数据库中。诸如 FAISS、Milvus 等开源选项或 Pinecone 等商业解决方案允许您索引向量并执行最近邻搜索。当用户搜索“适合长途飞行的耳机”时，系统会将查询转换为嵌入向量，并检索嵌入空间中向量最接近的产品。为了提高准确性，通过清理描述（删除特殊字符）、规范化文本（小写）和丰富元数据（添加品牌名称或类别）来预处理产品数据。例如，如果标题为“AirComfort Pro”的产品描述中缺少术语“降噪”，语义搜索仍然可以通过分析嵌入向量中诸如“安静”或“声音隔离”之类的相关术语将其与查询匹配。
最后，将搜索管道集成到您的应用程序中。使用诸如 Python 的 sentence-transformers 库之类的框架来生成嵌入向量，并使用诸如 FAISS 之类的数据库进行存储。这是一个简化的工作流程：（1）预处理产品数据，（2）为所有产品生成嵌入向量，（3）构建 FAISS 索引，以及（4）通过将用户查询转换为嵌入向量并搜索索引来处理它们。例如，诸如“价格合理的夏季连衣裙”之类的查询可能会返回价格为 25 美元的“棉质太阳裙”，即使产品描述中没有“价格合理”一词。为了优化性能，请考虑将语义搜索与传统的基于关键字的过滤器（例如，价格范围或品牌）相结合的混合方法，并监控结果以改进模型或调整嵌入向量。随着新产品的添加，定期更新嵌入向量以确保相关性。