什么是语义搜索？
语义搜索如何工作？
语义搜索由向量搜索提供支持，这使得语义搜索能够根据上下文相关性和意图相关性来交付和排名内容。向量搜索将可搜索信息的详细信息编码为相关术语或项目（即向量）的字段，然后比较向量以确定哪些最相似。
支持向量搜索的语义搜索通过同时在查询管道的两端工作来产生结果：当启动查询时，搜索引擎会将查询转换为嵌入，嵌入是数据和相关上下文的数字表示。它们存储在向量中。然后，kNN 算法，即 k 最近邻算法，将现有文档（语义搜索涉及文本）的向量与查询向量进行匹配。然后，语义搜索会生成结果并根据概念相关性对其进行排名。
- 当启动查询时，搜索引擎会将查询转换为嵌入，嵌入是数据和相关上下文的数字表示。它们存储在向量中。
- kNN 算法，即 k 最近邻算法，然后将现有文档（语义搜索涉及文本）的向量与查询向量进行匹配。
- 然后，语义搜索会生成结果并根据概念相关性对其进行排名。
上下文
在语义搜索中，上下文可以指任何其他信息，例如搜索者的地理位置、查询中词语的文本上下文或搜索者搜索历史的上下文。
语义搜索使用上下文线索来确定一个词在数百万个示例的数据集中的含义。语义搜索还识别出哪些其他词语可以在类似的上下文中使用。
例如，搜索“football”在美国意味着“soccer”，而在英国和世界其他地方则意味着“football”。语义搜索会根据用户的地理位置区分结果。
搜索者意图
语义搜索的作用是改善用户的体验。为了提供最相关的结果，它会解释用户的意图以了解他们的需求。他们是想要信息吗？他们是想进行购买吗？根据查询及其上下文，语义搜索将按相关性对结果进行排名。
语义搜索也可以通过查询分类设置进行修改或改进，例如首先生成评分最高的产品，然后将评分较低的产品放在后面。
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语义搜索 vs. 关键词搜索
语义搜索和关键词搜索之间的区别在于，关键词搜索返回与单词匹配单词、单词匹配同义词或单词匹配相似单词的结果。语义搜索旨在匹配查询中词语的含义。在某些情况下，语义搜索可能不会生成具有直接单词匹配的结果，但它会匹配用户的意图。
关键词搜索引擎使用查询扩展或松弛工具，如同义词或省略词。他们还使用自然语言处理和理解工具，如拼写错误容忍度、分词和规范化。另一方面，语义搜索能够通过使用向量搜索返回与含义匹配的查询结果。
考虑“巧克力牛奶”。语义搜索引擎会区分“巧克力牛奶”和“牛奶巧克力”。尽管查询中的关键词相同，但它们的书写顺序会影响含义。作为人类，我们理解牛奶巧克力指的是一种巧克力，而巧克力牛奶是巧克力味的牛奶。
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为什么语义搜索很重要？
语义搜索之所以重要，是因为它促进了更广泛的搜索范围。由于它由向量搜索驱动，语义搜索能够提供更直观的搜索体验，其中查询的上下文和意图都会产生结果。
由于语义搜索算法不断通过各种关键绩效指标 (KPI)（例如转化率和跳出率）进行“学习”，因此语义搜索有助于提高用户满意度。
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语义搜索的示例
语义搜索会根据用户的地理环境、用户过去的搜索历史和用户意图提供结果。
个性化使用搜索者之前的搜索和互动来确定响应的相关性和排名。语义搜索还可以根据其他用户与它提取的响应的互动方式重新排名结果。例如，当您在搜索引擎中键入“餐厅”时，它会生成您所在区域的结果。
通过更好地理解用户意图，语义搜索可以响应诸如“Le Creuset vs. Staub 荷兰烤锅”之类的查询，并提供优先考虑产品比较的内容，因为这是用户的意图。语义搜索会将“最佳 Staub 优惠”或“Le Creuset 折扣”背后的意图识别为购买意图，并提供相应的响应。
另一个例子是预测文本。当您在搜索栏中键入查询时，它会使用语义搜索来完成您的查询，并根据上下文、常见搜索和过去的搜索历史记录建议相关的搜索词。
语义搜索的优势
语义搜索通过改善搜索体验，使公司及其客户受益。
客户更容易使用
客户可能不记得行话，或者回忆不起特定的产品名称。语义搜索使客户能够输入模糊的搜索查询并获得具体的结果。客户还可以使用描述进行搜索以发现其名称。例如，您可以通过搜索您知道的歌词来发现一首歌，并找到歌名。
由于语义搜索通过考虑意图和上下文来解释含义，因此客户方面的体验感觉更像人类互动。
概念比关键词更强大
通过匹配概念而不是关键词，语义搜索可以产生更准确的结果。通过维度嵌入，向量将一个词表示为一个概念。“汽车”不再仅匹配“汽车”或“cars”，它还与“司机”、“保险”、“轮胎”、“电动”、“混合动力”等匹配，因为这些词与“汽车”的向量相连。
因此，由向量搜索驱动的语义搜索扩展了简单匹配由标记表示的关键词的概念。
对企业更有利
通过理解用户意图，语义搜索可以提高销售额和客户满意度。用户意图可以是信息性的、交易性的、导航性的或商业性的。理解意图可以使搜索引擎更好地满足客户需求。这改善了客户与品牌的关系，这对企业更有利。
使用 Elasticsearch 进行语义搜索
Elasticsearch 平台配备了机器学习和人工智能解决方案，包括语义搜索模型：Elastic Learned Sparse EncodeR — 或 ELSER。此 NLP 模型由 Elastic 训练，可在易于部署的工具中启用语义搜索。
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