向量嵌入通过将文本转换为捕获含义的数值表示来实现语义搜索。 当你创建向量嵌入时，你会将单词、短语或整个文档转换为高维向量（数字数组）。 这些向量的结构使得相似的概念（如“汽车”和“车辆”）在向量空间中比“汽车”和“香蕉”等不相关的术语更接近。 例如，使用 Word2Vec 或 BERT 等模型，“国王”一词可以表示为 300 维向量，“女王”将在该空间附近，反映了它们的语义关系。 这种数学表示允许搜索系统根据含义而不是精确的关键词匹配来比较内容。
在语义搜索中，该过程通常涉及两个步骤：编码和相似度计算。 首先，使用相同的模型将查询和一组文档（或数据库条目）转换为嵌入。 例如，如果用户搜索“健康的晚餐点子”，系统会为该查询生成一个向量。 数据库中的每个文档（例如，食谱、文章）也被预先计算为向量。 然后，系统使用余弦相似度或点积等指标计算查询向量和所有文档向量之间的相似度。 向量最接近查询向量的文档排名最高。 例如，标题为“忙碌夜晚的营养膳食准备”的食谱可能与查询匹配，即使它不包含“健康”或“晚餐”等确切词语，因为它们的嵌入共享营养和时间效率等语义特征。
实施语义搜索的开发人员需要考虑模型选择、维度和索引等因素。 预训练模型（例如，Sentence-BERT、通用句子编码器）是常见的起点，但在特定领域数据（例如，医学文本）上进行微调可以提高准确性。 高维向量（例如，BERT 的 768 维）可以捕获细微差别，但需要高效的存储和检索。 FAISS 或 Annoy 等工具会对向量进行索引，以进行快速的近似最近邻搜索，从而平衡速度和精度。 例如，求职平台可能会使用 FAISS 将数千个职位发布作为向量进行索引，从而实现与候选人简历嵌入的实时匹配。 但是，存在权衡：较大的模型提供更好的准确性，但会增加延迟，而降维技术（如 PCA）可以加快搜索速度，但会牺牲语义细节。 正确调整这些组件可确保系统提供相关结果，而不会产生过多的计算开销。