语义搜索是搜索引擎使用的一种方法，它理解用户查询背后的含义和意图，而不是仅仅依赖关键字匹配。传统的搜索算法侧重于将查询中的确切单词或短语与数据库中的内容进行匹配。 相比之下，语义搜索使用自然语言处理 (NLP) 和机器学习模型来解释上下文、概念之间的关系以及用户目标。 例如，搜索“如何修理漏水的管道”可能会返回有关管道工具或维修技术的结果，即使这些页面不包含“漏水的管道”这个确切的短语。 这种方法旨在通过分析查询的更深层含义来提供更相关的结果。
语义搜索的一个关键组成部分是它处理同义词、相关术语和措辞变化的能力。 现代搜索系统使用预训练的语言模型，如 BERT 或基于 Transformer 的架构，将单词和短语映射到向量表示（嵌入），这些向量表示捕获它们的语义关系。 例如，单词“car”、“vehicle”和“automobile”可能会在这个向量空间中紧密地组合在一起，从而使搜索引擎能够识别它们的相似性。 这有助于解决模棱两可的查询，例如“Apple”，它可能指公司、水果或唱片公司。 通过分析周围的上下文（例如查询中的其他单词或用户的搜索历史记录），引擎可以优先考虑最可能的解释。
实施语义搜索需要将 NLP 技术与传统搜索基础设施相结合。 开发人员通常使用带有向量搜索插件的 Elasticsearch 或 FAISS 等专用数据库等工具将语义模型集成到现有系统中。 例如，开发人员构建产品搜索功能可能会使用嵌入来将用户查询（如“经济实惠的无线耳机”）与标记为“budget”、“Bluetooth”和“earbuds”的商品进行匹配，即使不存在这些确切的术语。 但是，仍然存在挑战，例如平衡语义理解与性能约束或处理特定领域的术语。 使用真实世界的数据进行测试并迭代模型训练对于提高准确性至关重要。