要实现实时语义搜索，您需要一个能够理解文本含义并快速返回相关结果的系统。核心组件包括将文本转换为数值表示（嵌入），构建高效的索引以实现快速查找，以及实时查询索引。语义搜索依赖于机器学习模型（例如 transformers 模型，如 BERT、Sentence-BERT）来生成捕获上下文含义的嵌入。这些嵌入存储在搜索优化的数据库或索引中，例如 FAISS、Annoy 或 Elasticsearch 的向量搜索功能。当用户提交查询时，系统会将其转换为嵌入，并使用余弦相似度等相似性度量在索引中找到最接近的匹配项。
例如，假设您正在构建产品搜索功能。首先，您将使用预训练模型将产品描述转换为向量。这些向量存储在向量数据库中。当用户搜索“舒适的跑鞋”时，查询将被向量化并与产品向量进行比较。索引返回与查询向量最接近的嵌入的项目，即使不存在确切的关键字（例如“运动鞋”而不是“鞋子”）。为了确保实时性能，必须优化索引步骤——这通常涉及近似最近邻 (ANN) 算法，该算法会牺牲少量精度以换取显着的速度提升。FAISS 等工具允许您调整集群数量或搜索深度等参数，以平衡速度和精度。
维护实时能力需要高效的数据管道。对于动态数据（例如，用户生成的内容），您需要增量更新索引。这可以通过流式传输新数据通过嵌入模型并将其插入到索引中来实现，而无需完全重建它。此外，缓存常用查询或使用负载均衡器来分配搜索请求可以提高响应时间。一个实际的设置可能涉及微服务架构：一个服务生成嵌入，另一个服务处理索引更新，第三个服务处理查询。用于缓存的 Redis 或用于流式数据管道的 Kafka 等工具可以帮助管理这些组件。使用实际的延迟目标（例如，每个查询 <100 毫秒）进行测试，并使用 Prometheus 等监控工具确保系统在高负载下保持响应。