语义搜索在电商中通过理解用户查询背后的意图和上下文来增强产品发现，而不是仅仅依赖于关键词匹配。传统的搜索系统可能会查找搜索词与产品标题或描述之间的精确匹配，而语义搜索则使用自然语言处理（NLP）模型来解释查询的含义。例如，如果用户搜索“适合步行的舒适鞋子”，语义系统会识别出“步行”隐含着缓冲或足弓支撑等特征，即使查询中没有明确提及这些词语。这种方法通过将用户意图与未直接说明的产品属性、评论或同义词联系起来，提高了相关性。
为了实现语义搜索，开发人员通常使用嵌入模型（如 BERT 或 Sentence Transformers）将文本转换为代表语义含义的数值向量。产品数据——标题、描述、标签——经过预处理并嵌入到向量空间中。当用户提交查询时，相同的模型将搜索文本转换为向量，系统使用余弦相似度等相似性度量来查找向量与查询向量最接近的产品。例如，搜索“耐用的旅行背包”可能会检索到标有“防水徒步背包”的产品，因为嵌入捕获了“耐用”和“防水”之间的关系。向量数据库（例如 FAISS、带有稠密向量的 Elasticsearch）能够大规模高效地存储和检索这些嵌入。
实际考量包括平衡准确性和性能。嵌入模型可能资源密集，因此开发人员经常使用近似最近邻搜索等技术来加速查询。此外，语义搜索通常与传统的基于关键词的过滤条件（例如，价格范围或品牌）结合使用以优化结果。例如，像“经济实惠的无线耳机”这样的查询可能首先检索语义相关的产品，然后应用价格过滤。挑战包括处理多语言查询、随着产品目录变化更新嵌入，以及确保模型考虑领域特定术语（例如，电视中的“OLED”与“4K”）。通过解决这些问题，语义搜索可以显著改善电商中的用户体验和转化率。