查询理解是分析用户搜索查询以确定其意图、上下文和潜在含义的过程。它涉及将查询分解为关键词、实体和关系等组成部分，然后利用自然语言处理 (NLP) 等技术来推断用户真正想要什么。例如，查询“最佳预算笔记本电脑 2024”可能会被解析，识别出“笔记本电脑”是产品，“预算”是价格限制，“2024”是基于时间的筛选器。这种分析有助于系统超越字面关键词匹配，解读用户目标（例如，比较、购买或故障排除）和特定领域术语等细微差别。
语义搜索受益于查询理解，因为它侧重于查询的含义而不是精确的词语匹配。如果用户的措辞与索引内容不一致，传统的基于关键词的搜索可能会失败。例如，搜索“如何修理打不着火的汽车”可能会遗漏标题为“汽车点火故障排除”的相关文章，因为关键词不重叠。查询理解通过识别同义词（“汽车” vs. “automobile”）、意图（“修理”暗示故障排除）和上下文（机械问题）来弥合这一差距。它还可以处理歧义：像“jaguar”这样的查询可以指动物、汽车品牌或运动队，理解用户的位置或搜索历史有助于消除歧义。
实际实现通常结合多种技术。拼写检查纠正错别字（例如，“Pythn” → “Python”），而实体提取识别专有名词，如“iPhone 15”或“纽约”。查询扩展利用同义词库或来自 BERT 等模型的嵌入添加相关术语（例如，“affordable”对应“budget”）。对于开发者而言，Elasticsearch 的同义词 API 或 spaCy 的 NLP 管道等工具可以自动化此过程的部分内容。通过集成这些组件，语义搜索系统能够返回更相关的结果，减少误报，并适应不同的措辞。例如，使用查询理解的旅行应用可以将“下个月去欧洲的廉价机票”解释为对价格灵活、日期范围可变的低成本机票的请求，即使后端数据使用的是“经济舱票价”或“2024 年 5 月”等术语。这种方法使搜索引擎对用户来说更加直观和高效。