像 BERT 这样的预训练语言模型通过使系统能够理解文本的上下文含义，而不是仅仅依赖于关键字匹配，从而改进语义搜索。 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 在大量文本数据上进行训练，使其能够以反映真实世界语言使用的方式捕获单词和短语之间的关系。与将查询和文档视为关键字袋子的传统方法不同，BERT 分析句子或段落的完整上下文。例如，它可以根据周围的单词区分“river bank（河岸）”和“financial bank（金融银行）”中的“bank”一词。这种深刻的上下文理解使得语义搜索更加准确，因为它使结果与用户的意图对齐，即使术语不同也是如此。
BERT 通过其双向架构实现这一点，该架构同时处理两个方向（从左到右和从右到左）的文本。 这种方法允许模型捕获句子中所有单词之间的依赖关系，从而创建封装含义的密集向量表示（嵌入）。 在语义搜索中，这些嵌入用于比较搜索查询和潜在结果之间的相似性。 例如，像“how to fix a bicycle tire（如何修理自行车轮胎）”这样的查询可以匹配标题为“repairing a flat bike wheel（修理瘪掉的自行车轮子）”的文档，因为 BERT 识别到“fix”和“repairing”或“tire”和“wheel”在语义上是相关的。 像 Sentence-BERT (SBERT) 这样的工具通过微调 BERT 以生成句子级别的嵌入来优化此过程，这对于大规模比较来说在计算上是高效的。
为了使用 BERT 实现语义搜索，开发人员通常遵循一个两步过程。 首先，他们使用 BERT 将数据集中的所有文档编码为向量嵌入，并将它们存储在向量数据库中（例如，FAISS 或 Elasticsearch）。 当用户提交查询时，它会被转换为嵌入，并且系统通过余弦相似度或近似最近邻算法检索最接近的匹配项。 例如，医疗搜索系统可以使用在临床文本上微调的 BERT 模型，以确保它理解诸如“myocardial infarction（心肌梗塞）”之类的术语与“heart attack（心脏病发作）”等效。 像 Hugging Face 的 Transformers 这样的库通过提供预训练的模型和用于生成嵌入的 API 来简化此工作流程。 通过利用 BERT 的上下文感知能力，开发人员可以构建搜索系统，与传统的基于关键字的方法相比，这些系统可以更有效地处理同义词、模棱两可的短语和复杂的措辞。