Sentence Transformers 通过将用户偏好和内容描述映射到共享的向量空间中，从而实现基于相似度的匹配，以此实现个性化。这些模型将文本转换为密集嵌入（数值向量），从而捕获语义。例如，如果用户的偏好描述为“适用于敏感皮肤的有机护肤品”，而产品描述为“温和、无香、含有天然成分的保湿霜”，则 Sentence Transformers 可以为这两个文本生成嵌入。通过测量这些向量之间的余弦相似度，系统可以根据产品与用户需求的匹配程度对产品进行排名，即使措辞不同。
为了实现这一点，开发人员首先将用户偏好和内容编码为嵌入。用户偏好可能来自调查、过去的互动或推断的行为（例如，“用户点击了关于 Python 教程的文章”）。内容嵌入可以表示产品描述、博客文章或电影简介。像 all-MiniLM-L6-v2 这样的预训练模型通常足以满足通用需求，但在特定领域数据（例如，电子商务产品标题）上进行微调可以提高准确性。为了实现可扩展性，嵌入会被预先计算并存储在像 FAISS 或 Pinecone 这样的向量数据库中。当用户与系统交互时，他们的偏好嵌入会与数百万个内容嵌入进行比较，并在几毫秒内返回最匹配的结果。例如，流媒体服务可以通过比较嵌入，将喜欢“带有讽刺幽默的黑色喜剧”的用户与标记为“充满智慧的讽刺作品”的节目进行匹配。
挑战包括处理稀疏或嘈杂的用户数据，并确保推荐的多样性。如果用户的偏好含糊不清（“我喜欢科技”），系统可能会过度推荐流行的产品，而不是小众工具。为了缓解这种情况，开发人员可以将 Sentence Transformers 与协同过滤或基于规则的过滤器（例如，排除缺货商品）相结合。此外，将用户嵌入聚类成更广泛的兴趣组（例如，“预算旅行者”与“豪华旅行者”）有助于解决新用户的冷启动问题。例如，新闻应用程序可以根据文章阅读历史将用户分组为“气候科学爱好者”，并推荐该集群中的新研究论文。通过平衡语义相似性和辅助逻辑，Sentence Transformers 为个性化系统提供了灵活的基础。