全文系统中的语义搜索是指根据搜索查询的意图和上下文含义来检索信息的能力，而不仅仅依赖于精确的关键词匹配。与传统的全文搜索（它优先考虑词汇匹配，例如查找包含“car repair”精确词语的文档）不同，语义搜索旨在理解用户的目标，并呈现解决潜在概念的结果。例如，一个像“how to fix a vehicle engine”这样的查询可能会返回提及“automotive repair”或“engine troubleshooting”的文档，即使其中没有出现“fix”或“vehicle”这些确切词语。这通过使用自然语言处理（NLP）和分析词语、短语和上下文之间关系的机器学习模型等技术来实现。
一种常见的实现是将文本嵌入到高维向量中，这些向量捕获了语义相似性。例如，像 BERT 或 Sentence Transformers 这样的模型将查询和文档转换为数值表示。当用户搜索“ways to reduce energy costs”时，系统可以通过比较向量相似性来匹配讨论“lowering electricity bills”或“sustainable energy practices”的文档，即使关键词重叠很少。像 Elasticsearch 的向量搜索或 FAISS（Facebook 的相似性搜索库）这样的工具可以高效地存储和检索这些嵌入。开发人员还可以对特定领域的数据（例如，医学或法律文本）上的预训练模型进行微调，以提高在专业上下文中的相关性。
实现语义搜索需要在准确性和性能之间取得平衡。生成嵌入可能需要大量的计算，因此对于大型数据集，通常需要缓存或预计算向量。混合方法（结合基于关键词的搜索以提高速度和语义评分以提高相关性）是常见的。例如，系统可以首先使用关键词过滤文档，然后使用语义相似性对结果进行重新排序。挑战包括处理歧义词（例如，“Java”作为编程语言与咖啡）和确保低延迟响应。像用于文本预处理的 spaCy 或用于模型集成的 Hugging Face Transformers 这样的库简化了开发，但调整嵌入维度或相似性阈值等参数对于获得最佳结果仍然至关重要。
