从关键词搜索迁移到语义搜索，意味着从匹配精确术语转变为理解查询背后的含义和上下文。首先评估当前搜索系统的局限性。关键词搜索难以处理同义词（例如，搜索“手机”可能无法匹配“移动电话”）、歧义术语或复杂的查询，例如“适合徒步旅行的平价冬季外套”。语义搜索通过分析词语之间的关系和意图来解决这些问题。要实现迁移，您需要自然语言处理工具，例如预训练语言模型（如 BERT、Sentence-BERT），或托管服务，例如 Elasticsearch 的语义搜索功能或基于云的 AI API（如 Azure Cognitive Search）。
接下来，准备用于语义搜索的数据。这包括创建向量嵌入——文本的数值表示，用于捕捉含义。例如，使用 Hugging Face 的 all-MiniLM-L6-v2 等模型，您可以将产品描述或文章转换为向量。将这些嵌入存储在向量数据库中（例如 FAISS、Pinecone 或带有 pgvector 扩展的 PostgreSQL），以实现快速相似度搜索。如果您正在使用 Elasticsearch 等搜索引擎，可以将稠密向量与传统关键词索引集成，实现混合搜索。确保您的数据干净且结构化：清除噪声、标准化格式并包含元数据（例如类别、时间戳）以提高相关性。
最后，实现并测试语义搜索层。首先采用混合方法：结合关键词和语义搜索结果，在保持熟悉度的同时引入上下文感知的匹配项。例如，用户搜索“如何修复漏水管道”时，可能会看到“漏水管道”的精确匹配，以及关于管道维修的语义相关内容。使用精确率/召回率等评估指标或用户反馈来衡量改进效果。诸如 Sentence Transformers 和 Haystack、LangChain 等库可以简化集成。如果资源有限，OpenAI 的嵌入或 Google 的 Vertex AI 等云 API 提供交钥匙解决方案。监控性能并进行迭代——语义搜索通常需要调整向量维度等参数，或在混合查询中调整权重，以平衡速度和准确性。