语义搜索是一种理解用户查询背后的含义和上下文的技术，它返回相关的结果，而不是仅仅依赖于匹配关键词。与传统的关键词搜索不同，关键词搜索会在数据集中查找完全匹配或部分匹配的词语，而语义搜索则会解释查询的意图以及概念之间的关系。例如，如果用户搜索“如何在没有空调的情况下为房间降温”，基于关键词的系统可能会优先显示包含“降温”、“房间”和“空调”的文档，即使它们不相关。然而，语义搜索系统会识别用户的目标——找到替代的降温方法——并可能呈现有关风扇、交叉通风或遮阳帘的结果，即使查询中没有明确包含这些词语。
技术差异在于每种方法处理数据的方式。关键词搜索依赖于倒排索引和 TF-IDF（词频-逆文档频率）等统计方法，根据关键词的频率和接近度对文档进行排名。它将词语视为孤立的单元，难以处理同义词、同音异义词或上下文变化。例如，搜索“Java”可能会返回关于编程语言和岛屿的结果，即使用户只关心其中一个意思。相比之下，语义搜索使用自然语言处理（NLP）技术，如词嵌入（例如 Word2Vec）或 Transformer 模型（例如 BERT），将查询和文档映射到向量空间中，相似的含义会在此空间中聚集在一起。这使得它能够识别出“车辆”和“汽车”是相关的，或者根据周围的词语，“Python”可能指蛇或编程语言。
在速度和简洁性至关重要的场景中，例如自动完成功能或需要精确匹配的日志系统中，开发者可能会选择关键词搜索。然而，语义搜索在需要更深入理解的应用中表现出色，例如聊天机器人、推荐引擎或研究工具。例如，使用语义搜索的医疗数据库可以将“heart attack”（心脏病发作）链接到提及“myocardial infarction”（心肌梗塞）的文档，即使确切的短语不存在。实现语义搜索通常需要向量数据库（例如 FAISS、Pinecone）或云 API（例如 Google 的 Vertex AI）等工具来处理嵌入模型的计算开销。虽然它更消耗资源，但权衡之下，对于关键词系统力有不逮的复杂、对话式或模糊查询，语义搜索能够提供更好的准确性。