文本嵌入通过实现对文本的语义理解来改进全文搜索，超越了精确的关键词匹配。 传统的全文搜索依赖于查询词和索引文档之间的词汇匹配，如果存在同义词、相关概念或上下文变体，则可能会遗漏相关结果。 嵌入通过将文本转换为捕获语义关系的数值向量来解决此问题。 例如，搜索“automobile”可能会匹配包含“car”或“vehicle”的文档，因为它们的嵌入向量在数学上相似，即使确切的词不同。 这允许搜索系统优先考虑含义而不是严格的关键词重叠。
嵌入的一个关键优势是它们能够处理细微的语言。 例如，考虑搜索“how to fix a flat tire”。 基于关键词的系统可能会错过标题为“Repairing punctured bicycle wheels”的文档，因为它缺少确切的术语“fix”、“flat”或“tire”。 通过嵌入，“punctured”和“flat”或“bicycle”和“tire”之间的语义相似性被捕获在向量空间中，使该文档成为相关的匹配项。 嵌入还可以提高对拼写错误或措辞变化的鲁棒性。 对“bicyle maintenance”的查询仍然可以检索有关“bicycles”的结果，因为嵌入模型根据其上下文及其与正确拼写对应词的相似性来解释拼写错误的术语。
在搜索系统中实现文本嵌入通常涉及使用 BERT、Sentence-BERT 或 Word2Vec 等模型预处理文本以生成向量，然后在专用数据库（例如，带有向量搜索插件的 Elasticsearch、FAISS 或 Pinecone）中对其进行索引。 在查询期间，搜索词被转换为向量，并且系统检索其向量在嵌入空间中最接近的文档，使用诸如余弦相似度之类的指标。 开发人员还可以将传统的关键词评分与基于嵌入的相似性结合起来进行混合搜索，从而平衡精度和召回率。 例如，旅游应用程序可能会使用嵌入来确保对“budget-friendly stays”的搜索包括“cheap hotels”或“affordable accommodations”的结果，与仅使用关键词的方法相比，这可以显着改善用户体验。
