语义搜索系统常常因三个主要问题而失败：数据质量差、嵌入模型不足以及相关性排序无效。这些系统依赖于理解用户查询背后的含义并将其与相关内容进行匹配，但在任何这些领域出现问题都可能导致不准确或不相关的结果。开发者需要解决每个层面——数据准备、模型选择和排序逻辑——以构建稳健的系统。
首先，数据质量问题是失败的主要来源。如果被搜索的内容（文档、产品描述等）缺乏结构、包含不一致之处或使用含糊不清的术语，系统将难以生成有意义的嵌入。例如，如果产品标题混合使用缩写（“iPhone 13 Pro Max” vs. “IP13PM”）或遗漏颜色或尺寸等关键属性，电子商务搜索工具可能会失败。类似地，稀疏或不完整的数据（例如缺少元数据标签的文章）限制了系统将用户查询连接到相关内容的能力。在一个案例中，一个新闻聚合器的搜索功能表现不佳，因为 30% 的文章作者或主题标签不完整，导致无法根据这些标准检索新闻。数据清洗、格式标准化和补充缺失的上下文是关键的预处理步骤。
其次，与领域或用例不符的嵌入模型可能会导致结果出现偏差。用于法律文档的语义搜索系统如果使用像 BERT 这样的通用语言模型，可能会误解法律术语或未能优先考虑特定条款。例如，合同中的术语“consideration”（对价）指代一个法律概念，但通用模型可能将其视为“thoughtfulness”（体贴）的同义词。同样，在简短社交媒体文本上训练的模型可能难以处理包含长句的技术文档。多语言系统面临额外的复杂性：在英语/西方数据上训练的模型可能会误嵌入非拉丁字母脚本或特定文化短语。一个医疗保健搜索工具不得不使用医学期刊和病人病历重新训练其嵌入模型，以准确处理“MI”（心肌梗塞）等术语，而不是将其与“Michigan”（密歇根州）相关联。
最后，相关性排序逻辑常常引入故障。即使嵌入准确，过于简单的相似度度量（如纯余弦相似度）也可能显示出表面相关但不相关的结果。例如，查询“如何重置路由器”可能会优先显示关于“路由器”木工工具的文章，如果系统不考虑用户上下文或特定领域的信号。忽略时间相关性的系统也会遇到问题：搜索“最新 Python SDK 变更”应该优先显示最近的文档更新，但如果时间戳没有加权，可能会显示过时文章。开发者通常需要将语义匹配与基于规则的过滤器（例如，提升来自经过验证来源的结果）或包含精确技术术语的关键词匹配的混合方法结合起来。一个常见的解决方法是使用学习排序算法，该算法整合用户点击数据来优化哪些结果真正满足查询。