语义搜索中的自适应检索侧重于根据用户查询、上下文和数据变化进行动态调整以提高相关性的技术。三个关键的新兴方法包括：动态编码用于理解查询、混合检索系统和基于反馈循环的迭代优化。这些方法旨在平衡准确性、速度和灵活性，以处理各种搜索场景。
一个主要的进步是使用动态查询编码，其中检索模型生成针对特定查询定制的上下文嵌入。与静态嵌入（例如，预先计算的文档向量）不同，像 OpenAI 的 Embedding API 或基于 Transformer 的自定义架构之类的模型会根据查询的语义调整嵌入。例如，查询“Java”可能指咖啡或编程；动态编码通过分析周围的术语（例如，“代码” vs. “冲泡”）来捕捉这种细微差别。使用大型语言模型（LLMs）自动添加同义词或相关术语等查询扩展技术进一步优化输入。开发人员可以使用 Hugging Face 的 Transformers 等框架实现这一点，并在特定领域的数据上微调模型以提高上下文感知能力。这种方法减少了查询意图与检索结果之间的不匹配。
另一种技术是混合检索，它将密集向量搜索与传统的基于关键词的方法（例如，BM25）相结合。像 Elasticsearch 的 Learned Sparse Encoder 这样的系统将关键词匹配的精度与神经网络模型的语义理解相结合。例如，混合系统可能首先使用 BM25 获取包含“机器学习”的广泛文档集，然后使用向量相似度对它们重新排序，以优先处理关于“深度学习框架”的结果。FAISS 或 Annoy 等工具优化了向量搜索速度，使得这对于大型数据集是可行的。混合设置在处理模棱两可的查询或需要精确术语和概念相关性的领域（例如，技术文档或医学文献）时特别有用。
最后，基于反馈的迭代检索使系统能够逐步优化结果。例如，第一遍检索可以使用轻量级模型获取候选结果，然后使用更重的跨编码器模型（例如，BERT）根据查询-文档交互进行重新排序。强化学习（RL）可以通过奖励提高用户参与度指标（如点击率）的策略来优化此流程。Vespa 等平台支持多阶段排序，允许开发人员测试和部署此类工作流。实时自适应（例如，使用用户生成的内容更新索引）也属于此类别。例如，电商平台可能会根据最近的购买或热门商品调整产品排名，确保结果保持最新，而无需进行完全重新训练。
这些技术强调灵活性和上下文敏感性，解决了静态系统的局限性。通过结合动态编码、混合方法和迭代优化，开发人员可以构建能够适应用户需求和不断变化数据的语义搜索系统。