句子转换器通过准确地将用户查询与预定义的回复（例如，常见问题解答）进行匹配，在对话式 AI 和聊天机器人中发挥着关键作用。这些模型将文本转换为数值表示（嵌入），从而捕获语义含义，使系统能够根据相似性而不是精确的关键字匹配来比较用户输入与存储的回复。例如，如果用户问“如何重置密码？”，而常见问题解答包含“恢复帐户访问的步骤”，则句子转换器可以识别语义重叠，即使措辞不同。这种方法提高了聊天机器人处理各种措辞、错别字或同义词的能力，从而使交互更加高效和用户友好。
从技术上讲，句子转换器经过训练，可以生成嵌入，其中相似的句子在向量空间中更接近。像 SBERT (Sentence-BERT) 这样的模型使用带有对比损失的 Siamese 或 Triplet 神经网络来优化这一点。在训练期间，语义等效的句子对（例如，“我可以更改我的计划吗？”和“如何修改我的订阅？”）在嵌入空间中被推得更近，而不相关的句子则被推开。训练完成后，该模型将用户查询和常见问题解答条目编码为向量。然后，使用诸如余弦相似度之类的相似性度量来按相关性对常见问题解答答案进行排序。例如，聊天机器人可能会预先计算所有常见问题解答条目的嵌入，并将它们存储在向量数据库中，以便在运行时快速检索，从而确保低延迟。
在聊天机器人中实施句子转换器具有实际优势。当用户改写问题（例如，“我的登录不起作用”与“登录时遇到问题”）时，传统的基于关键字的系统会失败，但句子转换器可以有效地处理这种变化。开发人员可以使用像 sentence-transformers 这样的库来集成预训练模型（例如，all-MiniLM-L6-v2），只需最少的设置。对于特定领域的应用程序，在自定义数据（例如，过去的用户查询与正确的常见问题解答匹配）上进行微调可以提高准确性。此外，将句子转换器与基于规则的过滤器或意图分类器相结合可以解决模糊的情况。例如，银行聊天机器人可以首先使用嵌入来查找常见问题解答候选答案，然后应用规则来优先处理与安全相关的答案。这种混合方法平衡了可伸缩性和精确度，减少了手动维护，同时提高了用户满意度。