Sentence Transformers 通过实现对上下文相关段落的高效准确检索，改进了问答 (QA) 系统。这些模型生成文本的密集向量表示（embedding），使系统能够比较用户问题和潜在答案段落之间的语义相似性。Sentence Transformers 不仅依赖于关键词匹配，还能捕获句子的含义，即使措辞不同，也能帮助识别解决问题意图的段落。例如，一个类似“太阳能电池板是如何工作的？”的问题，即使没有出现“太阳能电池板”这些确切词语，也可能匹配到解释“光伏电池将太阳光转化为电能”的段落。这种语义对齐减少了对精确措辞的依赖，提高了相关信息的召回率。
Sentence Transformers 的技术优势在于其高效处理大规模文本数据的能力。传统的稀疏检索方法，如 TF-IDF 或 BM25，在同义词或释义方面常常遇到困难，但由 SBERT 或 MPNet 等模型生成的密集 embedding 将文本编码为固定长度的向量，并针对语义相似性进行了优化。开发者可以预先计算语料库中所有段落的 embedding，然后使用余弦相似度或近似最近邻库（例如 FAISS）快速查找与查询最匹配的结果。例如，在医疗 QA 系统中，将“是什么导致了发烧？”这样的问题编码成 embedding，可以检索到讨论“致热源触发下丘脑反应”的段落，而无需明确的关键词重叠。在特定领域数据（例如，使用问题与相关答案对）上对 Sentence Transformers 进行微调，可以进一步增强其优先选择上下文适当段落的能力。
实际实现包括将 Sentence Transformers 集成到检索管道中。首先，开发者将所有可用段落编码成 embedding 并将其存储在经过搜索优化的数据库中。当用户提交问题时，系统将其编码成 embedding 并检索最相似的段落 embedding。这种方法适用于大规模数据集，因为向量比较的计算量易于管理。例如，法律 QA 系统可以使用此方法快速找到与查询“口头骚扰是否可诉？”相关的法规或判例法，即使段落中使用的是“口头诽谤”等术语。此外，混合方法——将语义搜索与基于关键词的方法结合——可以平衡准确率和召回率。通过利用 Sentence Transformers，开发者可以构建能够理解细微差别、适应不同措辞并有效处理现实世界数据多样性的 QA 系统。