语言模型通过让系统理解查询背后的上下文和意图来改进文本搜索，而不是仅仅依赖于关键词匹配。传统的搜索方法常常难以处理同义词、歧义词或复杂的措辞。语言模型通过分析句子中词语及其含义之间的关系来解决这些问题。例如，搜索“如何更换汽车电池”现在可以匹配使用“汽车电池安装”或“车辆电源电池更换”等短语的内容，即使没有出现确切的关键词。这种语义理解减少了用户猜测正确术语的需要，使搜索结果更加准确和用户友好。
语言模型的一个关键技术优势是它们能够生成文本的稠密向量表示（嵌入）。这些嵌入捕获词语、短语或整个文档之间的语义相似性。在搜索过程中，模型将查询和索引内容都转换为向量，然后测量它们的相似度。例如，一个像“Python 列表排序方法”这样的查询可能会优先显示解释 sorted() 与 list.sort() 的文档，即使没有出现确切的短语“方法”。此外，像 BERT 这样的模型使用注意力机制来权衡查询中不同词语的重要性，使它们能够处理细微的措辞。这对于长尾查询或需要上下文推理的问题特别有用，例如“如何调试一个在移动设备上崩溃的 React 应用？”
实际应用通常将语言模型与传统搜索技术相结合。例如，混合系统可以使用语言模型对最初使用 BM25 等基于关键词的算法检索到的结果进行重新排序。这种方法平衡了速度和精度。开发者可以利用 Sentence-BERT 等开源工具进行嵌入生成，或集成 OpenAI 的文本嵌入模型等 API。一个实际的例子是电子商务搜索：查询“耐用的笔记本电脑背包”可以通过匹配语义意图来显示标有“坚固的笔记本电脑包”的产品，即使产品描述中没有“耐用”这个词。这种灵活性使得语言模型在术语变化多样的领域尤其有效，例如技术文档或客户支持门户。
