什么是 Semantic Search（语义搜索）

最新推荐文章于 2025-08-29 16:24:38 发布
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Semantic Search（语义搜索） 是一种基于语义理解的搜索技术，它不仅仅匹配关键词，还会分析用户的意图和查询的实际含义，以提供更相关的搜索结果。

搜索方式工作原理特点
传统搜索（Keyword-based Search）直接匹配关键词（如 Python tutorial）只关注字面匹配，不理解上下文
语义搜索（Semantic Search）理解查询背后的意图和上下文（如 How do I learn Python?）关注含义，提供更精准的结果

bigcarp
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Elasticsearch中的语义搜索（Semantic Search）介绍
chunzhi128的博客
06-04 457
Elasticsearch语义搜索技术解析 Elasticsearch语义搜索基于自然语言理解技术，通过将文本转换为向量表示（如BERT生成的768维向量）实现语义相关性匹配，突破了传统关键词搜索的局限性。其核心包含向量嵌入（Dense Vector字段）、相似度计算（余弦/欧氏距离）和混合搜索（结合关键词匹配）三大技术组件。该技术能有效解决同义词、多义词问题，在智能客服、内容推荐等场景表现优异，但面临计算开销大、领域适配等挑战。实现时需创建专用向量索引，通过Inference API或外部模型生成向量，并
理解相似性搜索（也称为语义搜索）的指南
gongdiwudu的专栏
04-25 3327
人工智能最新阶段的关键发现之一是能够基于相似性搜索来搜索和查找文档。相似性搜索是一种根据信息的含义而不是通过关键字来比较信息的方法。
Elasticsearch AI 语义搜索（semantic_text）
最新发布
maxcode
08-29 416
Elasticsearch 8.0+版本通过引入向量搜索和语义查询能力，解决了传统关键词搜索的同义词、语义理解等局限性。其核心是将文本转换为高维向量，通过计算向量距离实现语义相似度检索。部署需8.10+版本，支持内置或第三方Embedding模型。实现步骤包括：定义带dense_vector字段的索引、插入预计算向量的文档、执行kNN或semantic_text查询。还可结合Eland工具集成HuggingFace模型，或采用混合搜索兼顾关键词匹配。以四大名著作者问答系统为例，展示了如何构建语义搜索应用。该
知识图谱学习笔记七（语义搜索）
liuhuabing760596103的专栏
08-13 1861
语义搜索 背景：互联网从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网转变成包含大量描述各种实体与实体之间丰富关系的语义万维网。以谷歌为代表的各大搜索引擎公司通过构建知识图谱来改善搜索质量，从而开启了语义搜索之路。 文档检索与语义检索的不同：语义搜索是需要处理更细粒度的结构化语义数据。 语义搜索系统基本框架：查询构建、查询处理、结果展示、查询优化、语义模型、资源及文档等。 结构化的查询语言 语义搜索的核心关键在于查询的构建和理解。查询语言：SPA...
semantic search
MICRO BI
03-25 891
Create a Semantic Index When There Is No Full-Text Index Example 1: Create a unique index, full-text index, and semantic index CREATE FULLTEXT CATALOG ft AS DEFAULT GO CREATE UNIQUE INDEX ui_ukJobC
智能语义搜索 - 徐海蛟
徐海蛟
09-29 2774
徐海蛟 教学用途 概念： 语义搜索，指更加智能的搜索引擎，这是所有搜索引擎的一致目标。它代表支持用户表达复杂的查询需求，精确定位并给出答案。Rudi Studer (RS)认为：We look at semantic search as a process of information access, where one or several activities can be sup
open-semantic-desktop-search:使用开放语义搜索进行桌面搜索的虚拟机
05-30
开放语义桌面搜索 打开语义桌面搜索 (VM) 依赖 Debian 包 Open Semantic Search Server open-semantic-search_xx.xx.xx.deb in src/packages.chroot 虚拟盒子 Virtual Box 来宾添加 ISO Debian 软件包 ...
Semantic-Search:使用变形金刚等进行语义搜索
03-19
使用Transformers模型和其他模型中的句子嵌入进行语义搜索 使用感知嵌入的简单应用程序可以将文档投影到高维空间中，并使用余弦相似度找到大多数相似度。 目的是演示和比较模型。要进行大规模部署，必须计算并保存...
什么是语义搜索引擎优化？ What is Semantic SEO?
AI天才研究院
07-25 298
语义方法会产生更广泛的关键字覆盖范围，从而针对搜索引擎算法的波动性提供保护，这与追逐特定的、通常不稳定的关键字的策略不同。语义搜索引擎优化专注于相关性和关系，在提供与用户意图产生共鸣的内容方面优于传统的以关键字为中心的方法。采用语义搜索引擎优化策略的网站更有可能出现在语音搜索和基于问题的查询中，而传统的关键字优化可能会错过这些途径。在搜索引擎优化领域，WeAreKinetica 表现出色，提供专业的 SEO 服务，包括语义 SEO 内容，旨在利用这些原则并确保客户最大的在线可见性和参与度。
semantic search examples
数据库天地
03-25 171
Example 1: Find the Top Key Phrases in a Specific Document The following example retrieves the top 10 key phrases from the document specified by the @DocumentId variable in the Document column of the...
语义搜索技术 语义搜索技术
05-09
语义搜索技术语义搜索技术语义搜索技术语义搜索技术
Elasticsearch：语义搜索 - Semantic Search in python
Elastic 中国社区官方博客
08-02 3235
当 OpenAI 于 2022 年 11 月发布 ChatGPT 时，引发了人们对人工智能和机器学习的新一波兴趣。 尽管必要的技术创新已经出现了近十年，而且基本原理的历史甚至更早，但这种巨大的转变引发了各种发展的“寒武纪大爆炸”，特别是在大型语言模型和生成 transformers 领域。 一些怀疑论者认为，这些模型是 “随机鹦鹉”，只能生成他们所接受训练的内容的排列。 有些人认为这些模型是 “黑匣子”，超出了人类理解范围，甚至可能是“黑魔法”，其工作原理完全深奥。
8 语义搜索
Tai_Park
08-21 772
不同搜索模式之间的技术差异： 1、对用户需求的表示(query model) 2、对底层数据的表示(data model) 3、匹配方法(matching technique)   信息检索(IR)支持对文档的检索(document retrieval) 数据库(DB)和知识库专家系统(Knowledge-based Expert System)可以提供更加精确的答案(data ret...
The Semantic Search Engine
funson的专栏
10-22 1277
How the Search Engines of the future are going to operate is anybody’s guess, and guessing about the future is always hard. If you read up on the subject in the more theoretical parts of the net, if y
语义搜索
qq_36833848的博客
07-23 494
https://blog.youkuaiyun.com/mydear_11000/article/details/52785005
知识图谱入门 (八) 语义搜索
热门推荐
pelhans的博客
04-27 1万+
欢迎大家关注我的博客 http://pelhans.com/ ，所有文章都会第一时间发布在那里哦~ 本节对语义搜索做一个简单的介绍，而后介绍语义数据搜索、混合搜索。该部分理解不深，后续会进一步补充。 语义搜索简介 什么是语义搜索，借用万维网之父Tim Berners-Lee的解释 “语义搜索的本质是通过数学来拜托当今搜索中使用的猜测和近似，并为词语的含义以及它们如何关联到我们在搜索引...
Semantic Search：一款简单高效的语义搜索库
u013818406的博客
11-01 1202
Semantic Search 是一个专为小型至中型项目设计的语义搜索库，它提供嵌入式向量搜索和语义嵌入功能。这个库特别适合那些需要强大语义搜索能力，但不想被传统搜索系统复杂性所困扰的项目。它的核心优势在于简单性，以及对GGUF BERT模型的支持，让你能够利用复杂的嵌入技术，而不需要深入了解传统搜索系统的复杂性。
什么是semantic reranking
07-08
### 语义重排序（Semantic Reranking）的定义 语义重排序（Semantic Reranking）是一种在信息检索和自然语言处理中常用的技术，旨在通过引入语义理解来优化初始搜索结果的排序[^2]。其核心思想是：首先利用传统基于关键词匹配的快速检索方法获取初步结果，然后结合深度学习模型提供的语义表示对这些结果进行重新排序，以提升搜索的相关性和用户体验。 在传统的搜索引擎中，检索通常依赖于关键词匹配或统计模型，例如 BM25 或 TF-IDF 等算法。尽管这些方法具有高效性，但它们可能无法准确捕捉查询与文档之间的深层语义关系。而语义重排序则弥补了这一不足，它通过计算查询与候选文档之间的语义相似度，将更相关的结果排到前面。 ### 技术实现方式 语义重排序通常涉及以下两个主要步骤： 1. **初步检索**： - 使用快速检索方法（如 Elasticsearch 的默认检索机制）从大规模数据集中筛选出一组相关的候选文档。 2. **语义重新排序**： - 利用预训练的语言模型（如 BERT、DPR 或 Google Vertex AI 提供的密集嵌入模型）生成查询和文档的向量表示。 - 计算查询与每个候选文档之间的语义相似度，并根据这些相似度对候选文档进行重新排序 [^3]。 这种方式不仅提高了搜索的效率，还显著提升了搜索结果的质量，尤其是在面对复杂查询或多义词等场景时表现尤为突出。 ### 应用领域 语义重排序技术广泛应用于多个领域，包括但不限于： - **搜索引擎优化**： - 在通用搜索引擎中，语义重排序能够更好地理解用户的查询意图，从而提供更加精准的搜索结果。 - **问答系统**： - 在自动问答系统中，语义重排序可以帮助筛选最相关的答案，提高系统的准确率和响应速度。 - **推荐系统**： - 在内容推荐或商品推荐中，语义重排序可以用于优化推荐列表，确保用户看到的内容与其兴趣高度匹配。 - **对话系统**： - 在智能客服或聊天机器人中，语义重排序有助于识别用户输入的最佳回应，从而提升交互体验。 ### 示例代码 以下是一个简单的示例，展示如何使用 Python 和 Hugging Face Transformers 库实现语义重排序的基本流程： ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification import torch # 加载预训练的语义排序模型 model_name = "cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name) # 输入查询和文档 query = "如何更换汽车轮胎？" documents = [ "更换轮胎的步骤包括松开螺母、抬起车辆、拆卸旧轮胎并安装新轮胎。", "汽车保养建议：定期检查刹车片和轮胎气压。", "轮胎漏气时应立即停车并联系专业人员进行修理。" ] # 构建输入对并进行推理 inputs = tokenizer([(query, doc) for doc in documents], padding=True, truncation=True, return_tensors="pt") with torch.no_grad(): scores = model(**inputs).logits.squeeze().tolist() # 根据得分排序文档 ranked_documents = sorted(zip(documents, scores), key=lambda x: x[1], reverse=True) # 输出排序后的结果 for doc, score in ranked_documents: print(f"Score: {score:.4f}, Document: {doc}") ``` 上述代码展示了如何使用一个预训练的交叉编码器模型（Cross-Encoder）来评估查询与文档之间的语义相似度，并据此对文档进行重新排序。 --- ###
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