深度学习通过实现对文本的语义理解来改进全文搜索，这超越了传统的基于关键词的方法。深度学习模型，如 BERT 或 Sentence-BERT，不再仅仅依赖精确的词语匹配或简单的统计方法（如 TF-IDF），而是将文本转换为捕获上下文含义的密集向量表示（嵌入）。例如，搜索“汽车维修”现在可以匹配包含“汽车保养”的文档，即使关键词不完全重叠。这种语义匹配使得搜索系统能够更有效地处理同义词、相关概念和细微的措辞。FAISS 或 Annoy 等工具可以在这些嵌入上实现高效的相似性搜索，使得将语义搜索扩展到大型数据集成为可能。
另一个关键改进是更好地处理歧义或依赖上下文的查询。传统搜索引擎可能难以处理像“Java”这样的术语，它可能指代编程语言、岛屿或咖啡。深度学习模型分析整个查询和周围文本来推断意图。例如，基于 BERT 的模型使用注意力机制来衡量词语之间的关系，从而区分含义。如果用户搜索“Java 运行时错误”，模型会将“Java”识别为与编程相关，并优先显示有关代码异常的结果，而不是咖啡或地理。这种上下文感知减少了不相关的匹配，并在不需要手动规则或同义词列表的情况下提高了准确性。
最后，深度学习通过学习用户交互和内容模式来增强结果排序。在初始检索步骤（例如，使用 BM25 或语义搜索）之后，交叉编码器等模型可以通过更细粒度的比较查询-文档对来重新排序结果。例如，搜索“如何优化 SQL 查询”可能会首先通过关键词匹配检索 100 个候选结果，然后 transformer 模型会根据与优化技术的相关性重新排序它们。此外，模型可以在特定领域的数据（例如，医学期刊或法律文件）上进行微调，以优先处理该领域特有的行话或结构。这种适应性确保了随着语言使用的发展，结果保持相关性，使深度学习成为现代搜索系统的强大工具。
