将语义搜索与传统搜索引擎（如 Elasticsearch）集成，需要将基于关键词的匹配与感知上下文的语义理解相结合，以提高搜索相关性。传统搜索依赖于精确的关键词匹配、TF-IDF 或 BM25 评分，这对于直接查询效果很好，但对于需要上下文解释的歧义词或短语则力不从心。由现代 NLP 模型驱动的语义搜索能够理解用户意图和概念之间的关系。要集成它们，可以采用混合方法：使用 Elasticsearch 进行快速基于关键词的检索，并使用向量嵌入增强语义排序或过滤。
首先，您需要为文档生成向量嵌入。Sentence-BERT、OpenAI 嵌入或开源模型（例如 all-MiniLM-L6-v2）等工具可以将文本转换为捕获语义含义的密集向量。使用 Elasticsearch 的 dense_vector 字段类型存储这些向量。例如，当索引像“带降噪功能的无线耳机”这样的产品描述时，Elasticsearch 将存储文本及其对应的 384 维向量。在查询期间，将用户的搜索短语（例如“能阻挡背景噪音的耳机”）转换为向量，并使用 Elasticsearch 的 knn（k 最近邻）搜索来查找具有相似嵌入的文档。这允许匹配同义词（“阻挡” vs. “降噪”）和更广泛的概念，而无需精确的关键词重叠。
接下来，将语义结果与传统关键词评分相结合。一种方法是并行运行两种搜索并合并结果。例如，使用 Elasticsearch 的 bool 查询进行关键词匹配，使用 script_score 查询计算查询向量和文档向量之间的余弦相似度。为每种方法分配权重（例如，语义 60%，关键词 40%）以平衡精确度和召回率。或者，使用两阶段流程：通过关键词检索大量候选结果，然后对其进行语义重新排序。例如，搜索“Java 认证”最初可能会匹配包含“Java”和“认证”的文档，但语义重新排序可能会优先考虑有关编程的资源，而不是那些提及爪哇岛的资源。OpenSearch 的神经搜索插件或自定义 Python 脚本等工具可以简化此工作流程。
考虑实际挑战。生成和存储向量会增加计算开销，因此在索引期间优化批量处理。使用近似最近邻 (ANN) 算法加快向量搜索速度——Elasticsearch 的 knn 选项原生支持这一点。监控性能权衡：语义搜索提高了相关性，但可能会增加延迟。使用真实用户查询测试混合评分权重，以找到正确的平衡点。例如，电子商务网站可能会优先处理像“舒适的夏季鞋”这样模糊查询的语义匹配，但对于特定 SKU 搜索则依赖于关键词。通过融合这两种技术，您可以利用 Elasticsearch 的可伸缩性，同时增加语义理解能力以处理复杂的搜索场景。