联邦学习将通过实现保护隐私的模型训练和改进个性化，同时解决数据碎片化的问题，来增强语义搜索技术。 语义搜索依赖于理解上下文和用户意图，而这传统上需要集中式数据收集。 联邦学习将此过程去中心化：不是将原始数据发送到服务器，而是在用户设备本地训练模型，并且仅聚合模型更新（而不是数据）。 这种方法维护了用户隐私，允许模型从不同的数据源学习而无需直接访问，并减少了对大型集中式数据集的依赖。 例如，搜索引擎可以通过训练来自医院设备的数据来提高其对医疗查询的理解，而无需暴露患者记录。
一个实际的影响是能够训练以前无法访问的利基或敏感数据上的模型。 考虑一下医疗保健应用程序中的语义搜索功能：联邦学习可以让应用程序从跨诊所的交互中学习，同时保持患者数据本地化。 同样，多语言搜索工具可以通过在特定地理区域的设备上进行训练来适应区域方言，而无需导出语言数据。 这种去中心化的方法也有助于遵守像 GDPR 这样的法规，因为数据保留在用户的设备上。 开发人员可以通过设计可以处理来自分布式客户端的频繁的增量更新的模型，并使用像 TensorFlow Federated 或 PyTorch 的 Substra 这样的框架来管理聚合来实现这一点。
但是，仍然存在挑战。 联邦学习引入了通信开销，因为模型必须在可能数百万的设备上同步更新。 在非 IID（非独立同分布）数据上进行训练——比如用户独特的搜索历史——如果聚合没有经过仔细加权，可能会导致有偏见的模型。 例如，如果来自活跃用户的更新主导全局模型，则在移动键盘上训练的语义搜索模型可能会过度表示某些俚语。 像差分隐私或自适应聚合算法（例如，FedAvgM）这样的技术可以缓解这种情况。 此外，设备上的训练需要优化模型大小和计算效率——像 ONNX Runtime Mobile 或量化这样的工具在这里有所帮助。 虽然联邦学习不会完全取代集中式训练，但它为语义搜索系统提供了一条补充途径，可以安全且合乎道德地扩展其知识库。