要训练您的团队掌握语义搜索技术，首先要建立强大的概念基础，然后转向动手实践，最后关注实际优化。首先举办研讨会，解释语义搜索与基于关键词的方法有何不同。涵盖关键概念，如向量嵌入（文本的数值表示）、Transformer 模型（例如 BERT、Sentence-BERT）和向量数据库（例如 FAISS、Pinecone）。例如，演示句子“我可以退这件衬衫吗？”和“我如何获得退款？”即使没有共享关键词，也可能具有相似的嵌入，使系统能够识别它们的语义相似性。使用图表来说明嵌入如何在多维空间中映射短语，并解释实际的权衡，例如在选择精确和近似最近邻搜索时，速度与准确性之间的权衡。
接下来，使用常用工具和框架运行编码会话。让团队实现基本的语义搜索管道：预处理文本数据，使用 Hugging Face 的 all-MiniLM-L6-v2 等预训练模型生成嵌入，并将它们存储在向量数据库中。例如，创建一个演示，让他们索引产品 FAQ 数据集，并使用自然语言问题（如“你们的换货政策是什么？”）查询它。使用 Python 库，如 sentence-transformers 用于嵌入，langchain 用于与向量数据库集成。解决常见的陷阱，例如处理词汇表外的单词或调整长文档的分块策略。包括练习，让他们将基于关键词的结果（使用 Elasticsearch 等工具）与语义结果进行比较，以直接查看差异。
最后，关注优化和实际场景。讨论结合语义和关键词搜索以获得更好召回率的混合方法，并展示如何使用 NDCG（归一化折损累计增益）等指标评估性能。例如，测试当用户搜索“我的订单还没到”时，系统检索相关支持文章的效果如何。探索扩展挑战，例如通过使用 GPU 推理或压缩嵌入来减少延迟。分配一个综合项目，例如改进内部文档系统的搜索，团队必须平衡准确性、速度和可维护性。鼓励他们探索商业 API 的开源替代方案（例如，使用 OpenSearch 而不是专有解决方案）以确保灵活性。定期审查代码并主持同行主导的会议，以分享从实验中获得的经验教训。