使用 Sentence Transformers 的语义搜索可能会返回较差的结果，这主要归因于三个因素：次优的模型选择或嵌入处理、不充分的数据预处理或检索配置不足。 让我们分解这些问题并找到解决方案。
首先，模型选择和嵌入处理至关重要。如果您正在使用通用嵌入模型（例如，all-MiniLM-L6-v2）来执行特定领域的任务（例如，医学或法律文档），则它可能无法捕获细微的语义关系。 例如，在 Wikipedia 文本上训练的模型可能无法理解工程报告中的技术术语。 切换到特定领域的模型（例如，用于 QA 任务的 multi-qa-mpnet-base-dot-v1）或在您的数据上微调基础模型。 此外，请确保在计算相似度之前对嵌入进行归一化 - 像 all-mpnet-base-v2 这样的模型假设余弦相似度，而未归一化的向量可能会使结果倾斜。 使用 sklearn.preprocessing.normalize 或等效方法将嵌入缩放到单位长度。
其次，糟糕的数据预处理会损害嵌入质量。如果您的输入文本包含噪声（HTML 标签、拼写错误或不相关的短语），则嵌入将编码该噪声。 例如，包含诸如“适用条款和条件”之类的样板文本的产品描述可能会与不相关的文档匹配。 通过删除非文本元素、标准化大小写以及将长文档分段成块（例如，512 个 token 的部分）来清理输入。 对于非对称任务（例如，查询与段落），以不同的方式预处理查询和文档 - 查询可能需要关键字提取，而文档则需要摘要。 spaCy 或 NLTK 等工具可以帮助进行标记化和停用词删除。
第三，检索方法需要调整。简单的精确最近邻搜索通常表现不佳，因为它忽略了上下文。 使用近似最近邻 (ANN) 库（如 FAISS 或 Annoy），并针对您的数据集调整参数 - 例如，增加大型数据集的 FAISS 中的 nlist 参数。 使用交叉编码器（例如，cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2）进行检索后重新排序可以通过更准确地对顶级候选者进行评分来优化结果。 例如，使用 ANN 检索 100 个候选者，然后使用交叉编码器对前 20 个进行重新排序，以优先考虑上下文相关性。 此外，还可以尝试混合方法，将 BM25（基于关键字）和语义分数相结合，以平衡精度和召回率。
通过解决这三个方面 - 模型选择、数据质量和检索管道 - 您可以显着提高语义搜索结果。 首先审核您当前的设置：测试特定领域的模型，清理您的数据，并实施重新排序，以查看哪些调整产生的收益最大。