Semantic Search

Semantic Search 理解查询的含义而非字面文字，能找到语义相关但关键词不同的结果。搜「怎么让代码跑得更快」能找到「性能优化」的文章，这就是语义搜索的威力。

• 理解意图而非匹配关键词
• 基于 Embedding 的向量相似度计算
• Google 搜索已大量使用语义搜索技术

Semantic Search 通过 Embedding 技术将查询和文档都转换为语义向量，用向量相似度替代传统的关键词匹配。这解决了传统搜索的「词汇鸿沟」问题——用户的表述方式和文档的用词可能完全不同，但语义是相同的。在实践中，最佳方案通常是混合搜索：结合语义搜索（召回语义相关结果）和关键词搜索（精确匹配专有名词），再用 Reranking 模型重排序。

• 文档
  Sentence-BERT Documentation
• 论文
  Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks2019-08

语义搜索和关键词搜索有什么区别

关键词搜索匹配字面词汇，语义搜索理解查询意图，能找到意思相近但用词不同的结果。

语义搜索怎么实现

将文档和查询分别转为向量，通过余弦相似度等指标计算匹配度，通常结合向量数据库使用。