文本语义搜索是一种通过理解搜索查询的含义和上下文来查找信息的方法，而不是仅仅依赖于精确的关键词匹配。与查找字面词语匹配的传统关键词搜索不同，语义搜索解释文本背后的意图，并识别概念上相关的内容。例如，像“如何修复漏水管道？”这样的查询可能会返回有关管道维修的结果，即使文档中没有出现“漏水管道”这样的确切短语。这种方法使用机器学习模型（如 Transformer 或词嵌入）将文本映射到数值向量，这些向量捕捉了语义关系。这些向量在高维空间中代表单词、短语或整个句子，具有相似含义的内容在空间中彼此靠近。
语义搜索的核心在于将文本转换为这些数值表示（嵌入，embeddings）并衡量它们的相似性。例如，“今天天气如何？”和“今天下午会下雨吗？”这样的句子可能会被映射到彼此靠近的向量，因为它们具有相同的底层意图。BERT 或 Sentence-BERT 等工具常用于生成这些嵌入。文本向量化后，使用余弦相似度等相似性度量将查询向量与文档向量数据库进行比较。开发者经常使用近似最近邻库（例如 FAISS）来高效地搜索大型向量数据集。这个过程使得系统能够检索出与上下文相关的结果，即使措辞与查询差异很大。
语义搜索的实际应用包括聊天机器人、推荐系统和企业搜索引擎。例如，电子商务平台可以使用它来返回与“舒适跑步鞋”相关的产品，即使产品描述使用了“缓震运动鞋”等术语。然而，实施语义搜索需要在准确性和计算资源之间取得平衡。Universal Sentence Encoder 或 OpenAI 嵌入等预训练模型可以缩短开发时间，但在特定领域数据（例如医学文本）上进行微调通常会提高性能。开发者还必须处理向量数据库的扩展和确保低延迟响应等挑战。精心设计的语义搜索系统可以通过关注底层含义而不是表层关键词来处理拼写错误、同义词和模糊查询，例如在未提及“公司”一词时查找“苹果股票价格”。