要优化客户支持知识库的语义搜索，请关注三个关键领域：改进内容表示、优化搜索相关性和增强查询理解。首先，构建您的知识库内容，使其与用户提问的方式相一致。 使用 Sentence-BERT 或 OpenAI 的 text-embedding-3-small 等模型，将文章和常见问题解答转换为向量嵌入。 这些嵌入捕获文本的语义含义，即使措辞不同，也能将用户查询与相关内容进行匹配。 例如，搜索“无法重置密码”的用户应匹配标题为“解决密码恢复问题”的文章，因为嵌入可以识别上下文相似性。
接下来，实施混合搜索方法，将语义技术和基于关键字的技术相结合。 使用 Elasticsearch 或 OpenSearch 等工具来索引嵌入和传统的关键字数据（例如，同义词、常见的拼写错误）。 例如，如果用户键入“登录失败”，语义搜索可能会优先考虑有关身份验证错误的文章，而关键字匹配可确保结果包含“登录页面未加载”之类的确切短语。 添加基于元数据的过滤器（例如，产品版本、上次更新日期）可以进一步缩小结果范围。 您还可以使用交叉编码器（例如，MiniLM-L6）之类的重新排序模型，通过将查询直接与候选文章进行比较来优化搜索结果的最终顺序，从而提高精确度。
最后，优化查询处理。 预处理用户输入以处理错别字、扩展缩写（例如，“acct”为“account”）并提取关键术语。 spaCy 或 AWS Comprehend 等工具可以识别实体（产品名称、错误代码）以添加上下文。 例如，如果用户提到“错误 404”，系统可以自动在搜索中包含诸如“未找到页面”之类的相关术语。 使用真实的 support tickets 不断测试和迭代以发现差距 - A/B 测试不同的嵌入模型或调整关键字权重可以显示最佳效果。 记录搜索指标（点击率、解决时间）有助于量化改进，从而确保系统适应不断变化的用户需求。