稠密段落检索 (DPR) 是一种通过将文本表示为紧凑的数值向量（嵌入）来改进搜索系统的技术，这些向量捕捉语义含义。DPR 不依赖于关键词匹配或像 TF-IDF 这样的稀疏统计方法，而是使用神经网络将句子、段落或文档编码为高维空间中的稠密向量。这些向量的设计使得具有相似含义的文本在此空间中彼此靠近。当用户提交查询时，它会被转换为一个向量，系统使用诸如 FAISS 或 HNSW 等高效相似度搜索算法来检索向量与查询向量“最接近”的段落。这种方法将重点从精确的单词匹配转移到理解文本背后的意图和上下文。
DPR 通过解决传统方法的关键局限性来提高搜索相关性。例如，如果基于关键词搜索“减少服务器延迟的方法”，可能会错过关于“优化 API 响应时间”的段落，因为它不包含“延迟”一词。使用 DPR，“减少服务器延迟”和“优化 API 响应时间”之间的语义相似性将体现在它们的向量表示中，即使没有关键词重叠，系统也可以检索到相关段落。另一个优点是处理歧义词：对“Python”的查询可能指的是编程语言或蛇。训练有素的稠密检索器使用周围的上下文（例如，查询中的其他词，如“数据分析”与“动物园物种”）来消除歧义并优先考虑正确的结果。这减少了手动查询扩展或同义词列表的需要，这些列表既脆弱又耗时维护。
从开发人员的角度来看，实施 DPR 涉及权衡。虽然为所有文档生成嵌入需要前期计算成本，但此预处理步骤可以在查询时实现快速检索。像 Sentence-BERT 或 Facebook 的 DPR 这样的开源库提供了预训练模型来生成嵌入，这些嵌入可以在特定领域的数据（例如，医学期刊或技术文档）上进行微调，以获得更好的准确性。例如，支持票系统可以使用 DPR 来查找与新查询（如“高峰时段 API 崩溃”）相似的过去工单，即使历史工单使用诸如“高负载故障”之类的短语。但是，结果的质量取决于嵌入模型的训练数据和所使用的相似度度量。开发人员还必须监控性能，因为稠密检索可能难以处理在模型训练数据中没有很好表示的高度专业的术语或罕见术语。尽管存在这些挑战，DPR 提供了一种可扩展的方式，使搜索系统更加直观和感知上下文。