语义鸿沟指的是计算机处理数据的方式与人类理解含义的方式之间的脱节。 计算机使用低级特征（如关键字、像素值或频率模式），而人类根据上下文、意图和现实世界的知识来解释信息。 例如，传统的搜索引擎可能会查找单词“apple”的精确匹配，但很难区分对水果、科技公司或隐喻用法（如“the apple of my eye”）的引用。 当用户使用自然语言或模棱两可的术语进行搜索时，这种差距会导致不相关的结果。 语义搜索旨在通过关注查询和内容背后的含义，而不是仅仅依赖于表面模式来弥合这一差距。
语义搜索通过使用对单词、概念和上下文之间的关系进行建模的技术来解决这个问题。 它不是将查询视为关键字的集合，而是分析意图和上下文线索。 例如，现代方法使用嵌入（文本的向量表示）将单词或短语映射到数学空间中，其中相似的含义彼此更接近。 在大型数据集上训练的模型可能会识别出“canine”和“dog”在语义上相关，即使它们不共享字母。 像 BERT 这样的基于 Transformer 的架构通过评估整个句子来进一步发展，允许系统消除诸如“Java developer”（编程语言）与“Java coffee”（岛屿/咖啡豆）之类的短语的歧义。 这些模型还可以处理释义——例如，当用户搜索“廉价蓝牙耳机”时，返回“经济实惠的无线耳塞”的结果。
在实践中，语义搜索通过将用户意图与内容连接起来来提高相关性。 假设开发人员搜索“如何在 Python 中处理错误”。 基于关键字的系统可能会优先考虑包含“handle”、“errors”和“Python”紧密相邻的文章。 然而，语义系统可以识别出“异常处理”、“try-except blocks”或“调试回溯”是相关的子主题，即使这些确切的短语不在查询中。 这是通过预先训练的语言模型来实现的，该模型编码了特定领域的知识。 虽然这种方法比简单的关键字匹配需要更多的计算资源，但句子转换器和向量数据库（例如，FAISS）等工具使其可以有效地实现。 通过关注含义，语义搜索减少了对刚性语法的依赖，使其更适合复杂的现实世界查询。