将语义搜索与现有数据库连接需要仔细规划，以平衡性能、准确性以及与现有系统的集成。关键步骤包括准备数据以支持语义理解、选择高效的索引策略以及设计结合语义和传统搜索方法的混合系统。以下是实现此目标的具体最佳实践。
首先，构建数据以支持语义分析。语义搜索依赖于理解上下文和含义，这通常意味着使用 BERT 或 Sentence Transformers 等模型将文本转换为数值向量（嵌入）。首先预处理数据库内容：清理文本字段（删除 HTML 标签，更正拼写错误）、规范格式（日期、单位），并将大型文档拆分成易于管理的块。例如，电商数据库中的产品描述可以拆分成标题、特征和客户评论。将嵌入与现有数据一起存储，可以通过向现有表添加向量列，或使用通过外键链接的单独向量数据库。如果您的数据库支持扩展（例如带 pgvector 的 PostgreSQL），您可以直接计算和存储嵌入。对于大型数据集，分批预计算嵌入以避免运行时瓶颈。
接下来，优化数据的索引和查询方式。传统数据库并非为向量相似性搜索而构建，因此请使用 FAISS、Annoy 或支持向量的数据库（Pinecone、Weaviate）等专用工具来索引嵌入。例如，您可能将客户支持工单保存在 MySQL 中，但使用单独的 FAISS 索引来实现快速语义匹配。处理查询时，将用户的搜索短语转换为嵌入，并在向量索引中搜索最近邻。将其与原始数据库中的传统过滤器（例如，日期范围、类别）结合使用以优化结果。例如，一款旅行应用可以通过语义搜索将“经济实惠的家庭友好型海滨度假村”匹配到酒店描述，同时使用 SQL 按价格和位置过滤结果。为了减少延迟，可以缓存常用嵌入或使用近似最近邻 (ANN) 算法，这些算法以牺牲少量准确性为代价来换取更快的搜索速度。
最后，实施混合方法以平衡语义和基于关键词的技术。语义搜索擅长理解意图，但可能会遗漏特定关键词（例如产品代码），而关键词搜索精确但不灵活。使用 Elasticsearch 等库来结合这两种方法：其“稠密向量”字段类型支持语义搜索，而传统文本字段处理精确匹配。例如，一个医疗数据库可以使用语义搜索查找描述“胸痛”的患者病历，并使用关键词过滤器筛选包含“ICD-11 代码 R07.9”的记录。当数据发生变化时，定期更新嵌入——使用数据库触发器或计划任务重新嵌入新增或修改的记录。通过 A/B 测试监控性能，比较语义和混合结果，并根据用户反馈调整权重。这个迭代过程确保系统能够适应实际使用，同时保持与现有基础设施的兼容性。