公司使用 Sentence Transformer 嵌入，通过将文本转换为捕捉语义意义的数值表示，从而提高企业搜索系统的准确性和相关性。 这些嵌入使搜索引擎能够理解用户查询和文档内容，而不仅仅是关键字匹配，从而使结果与搜索的意图和上下文保持一致。 例如，像“处理服务器停机时间”这样的查询可能会返回讨论“缓解系统中断”的文档，即使确切的术语没有重叠，这要归功于嵌入对语义关系进行建模的能力。
一种常见的方法是将搜索查询和存储库中的所有文档嵌入到共享向量空间中。 当用户提交查询时，系统会计算查询的嵌入与存储文档的预计算嵌入之间的余弦相似度。 此过程识别向量最接近查询向量的文档，从而优先考虑语义相关性。 例如，开发人员在内部知识库中搜索“API 速率限制的最佳实践”可能会收到包含“管理请求限制”或“防止 API 过载”等短语的结果，即使这些文档从未明确提及“速率限制”。 FAISS 或 Elasticsearch 的向量搜索功能等工具通常用于大规模有效地执行这些相似性比较。
企业还将 Sentence Transformer 与混合搜索系统相结合，该系统将传统的基于关键字的方法（如 BM25）与语义搜索相结合。 这种混合方法平衡了精度（完全关键字匹配）和召回率（语义相关的内容）。 例如，技术支持团队可能会使用它来搜索内部工单：关键字组件确保错误代码（例如，“HTTP 500”）的完全匹配，而语义组件则浮现讨论类似症状但没有相同术语的工单。 此外，公司通常通过将文档拆分为较小的块（例如，段落或部分）来预处理文档，然后再生成嵌入，从而可以精细地检索大型文档（如设计规范或会议记录）中的相关部分。 诸如 Hugging Face 的 sentence-transformers 库或使用 Apache Solr 和向量数据库构建的管道等框架简化了开发人员的实施。