细粒度搜索受益于嵌入，因为它能够基于语义含义而非表面关键词进行精确匹配。嵌入是数据的数值表示（如文本、图像或音频），它在高维向量空间中捕获关系和上下文。对于搜索任务，这意味着可以通过测量其向量之间的距离来对查询和文档进行数学比较。与依赖于精确匹配或简单统计相关性的基于关键词的方法不同，嵌入允许系统理解细微差别、同义词和上下文相似性。例如，搜索“耐用的登山靴”可能会匹配描述为“持久的徒步旅行鞋”的产品，即使没有明确的“耐用”或“登山”术语，因为它们的嵌入在语义上很接近。
一个实际的例子是电子商务产品搜索。假设开发人员构建一个系统，其中产品描述使用像 BERT 这样的模型转换为嵌入。当用户搜索“经济实惠的无线耳机”时，系统会计算此查询的嵌入，并查找具有与其最接近的向量的产品。这种方法可能会显示标记为“预算蓝牙耳塞”或“廉价无线耳机”的商品，即使它们不包含确切的关键词。同样，在技术文档搜索中，当开发人员查询“处理 API 速率限制”时，嵌入有助于检索相关部分，即使文档使用“管理请求节流”等短语。这种精确度在术语变化或特异性至关重要的领域（如法律文件或医疗记录）中尤其有价值。
为了实现这一点，开发人员可以使用像 Sentence Transformers 这样的库来生成嵌入，并使用像 FAISS 或 Annoy 这样的工具来进行高效的向量相似性搜索。一个典型的工作流程包括离线将所有文档转换为嵌入，将它们存储在向量数据库中，然后在实时中将查询嵌入与此数据集进行比较。混合方法，例如将嵌入与传统过滤器（例如，价格范围或类别）相结合，可以进一步完善结果。例如，酒店搜索可以使用嵌入来匹配“舒适的海滨小屋”，同时还按可用日期进行过滤。通过利用嵌入，开发人员可以创建理解意图、适应各种措辞并提供高度相关结果的搜索系统，而无需依赖于脆弱的关键词规则。