语义搜索系统依赖于三个核心组件来理解和检索信息，其基础是意义而非精确的关键词匹配：文本处理和嵌入模型、向量存储和索引，以及查询处理和排名。这些组件协同工作，将原始文本转换为可搜索的表示形式，高效存储，并将用户查询与最相关的结果匹配。让我们详细介绍每个部分及其如何连接。
首先，文本处理和嵌入模型 将非结构化文本转换为捕获语义意义的数值向量。这始于预处理步骤，例如分词（将文本分割成词或子词）、删除停用词以及规范大小写或标点符号。例如，像“How do I fix a router?”这样的句子可以简化为“fix router”。接下来，嵌入模型（例如 Sentence-BERT、Universal Sentence Encoder 或基于 Transformer 的模型）将清理后的文本映射到密集向量中。这些向量在高维空间中表示文本的意义，其中相似的短语（例如“repair router”和“troubleshoot network device”）位置更接近。Hugging Face 的 Transformers 库或 OpenAI 的 API 等工具为这一步提供了预训练模型。
第二个组件，向量存储和索引，确保高效地检索嵌入。文本转换为向量后，它们存储在针对相似性搜索进行优化的数据库中，例如 FAISS、Annoy 或带有向量插件的 Elasticsearch。这些系统使用近似最近邻 (ANN) 搜索等技术，可以快速找到接近查询嵌入的向量，而无需比较每个条目。例如，FAISS 将向量分组到聚类中以减少搜索时间，而 Elasticsearch 则结合了关键词和向量搜索。这一步对于扩展到大型数据集至关重要——如果没有高效的索引，搜索数百万个向量将不切实际。
最后，查询处理和排名 处理用户输入并优化结果。当用户提交查询时，它会经历与存储数据相同的文本处理和嵌入步骤。系统从存储中检索候选向量，然后使用余弦相似度或点积等相似性指标对其进行排名。可以应用额外的过滤器（例如日期范围或流行度评分）来优先显示近期或高质量的内容。例如，搜索“云存储选项”可能会返回按向量与查询的匹配紧密度排名的结果，但也会提升标记为“新手友好”或来自可信来源的条目。这一层确保最终结果在语义相关性与实际限制之间取得平衡。