对于语义搜索，最有效的嵌入模型通常是那些经过训练以捕获文本上下文含义的模型。像 Sentence-BERT、OpenAI 的 text-embedding-ada-002 和 Microsoft 的 E5 这样的模型被广泛使用，因为它们生成与语义相似性良好对齐的密集向量表示。这些模型擅长将短语或文档映射到向量空间，其中相似的含义聚集在一起，使其成为检索相关文档或将用户查询与内容匹配等任务的理想选择。例如，Sentence-BERT 对 BERT 架构进行微调，以生成针对余弦相似度比较进行优化的句子级嵌入，而 OpenAI 的模型则平衡了大规模应用程序的性能和计算效率。
这些模型的优势在于它们的训练方法和架构。 例如，Sentence-BERT 在训练期间使用孪生网络结构，该结构处理句子对并优化它们的嵌入以反映语义关系。 这种方法使模型能够学习像“如何重置我的密码？”和“访问我的帐户时遇到问题”这样的句子应该具有相似的嵌入。 另一方面，OpenAI 的 text-embedding-ada-002 利用在各种数据集上训练的大型 transformer 模型，使其能够处理不同的措辞和上下文。 Microsoft 的 E5（EmbEddings from bidirEctional Encoder rEpresentations）通过使用对比学习显式地训练检索任务来改进这一点，其中模型区分相关和不相关的文本对。 这些技术确保嵌入捕获细微的语义关系，而不是表面级别的关键字匹配。
在选择模型时，延迟、可扩展性和语言支持等实际考虑因素很重要。 Sentence-BERT 变体（例如，all-mpnet-base-v2）提供高精度，但可能需要更多的计算资源，使其适合离线批量处理。 OpenAI 基于 API 的模型对于云应用程序来说很方便，但会引入对外部服务的依赖。 像 GTE（通用文本嵌入） 或 Instructor-XL 这样的开源替代方案为特定领域（例如，法律或医疗文本）提供离线功能和定制。 对于多语言用例，像 paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2 这样的模型将 Sentence-BERT 的功能扩展到各种语言。 开发人员应该使用像 MTEB（大规模文本嵌入基准）排行榜这样的工具，针对他们的特定数据对模型进行基准测试，以平衡其用例的速度、准确性和资源限制。