深入理解UKPLab/sentence-transformers中的语义搜索技术

深入理解UKPLab/sentence-transformers中的语义搜索技术

sentence-transformers Multilingual Sentence & Image Embeddings with BERT 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/sentence-transformers

什么是语义搜索？

语义搜索是一种通过理解查询语句和搜索文本的语义含义来提高搜索准确性的技术。与传统的关键词搜索不同，语义搜索能够有效处理同义词、缩写和拼写错误等问题，因为它关注的是语义层面的匹配而非简单的词汇匹配。

技术原理

语义搜索的核心思想是将所有待搜索的内容（句子、段落或文档）嵌入到一个向量空间中。搜索时，查询语句也会被嵌入到同一个向量空间，然后找到与查询向量最接近的向量。这些向量对应的内容应该与查询语句具有高度的语义相似性。

对称与非对称语义搜索

在实际应用中，语义搜索可以分为两种主要类型：

对称语义搜索

• 查询语句和语料库中的条目长度相近，内容量相当
• 典型应用场景：查找相似问题
• 例子：查询"如何在线学习Python？"与语料库中的"如何在网上学习Python？"
• 特点：查询和语料库条目可以互换位置而不影响结果

非对称语义搜索

• 查询通常较短（如问题或关键词），而语料库条目较长
• 典型应用场景：问答系统
• 例子：查询"什么是Python"与语料库中的"Python是一种解释型、高级通用编程语言..."
• 特点：查询和语料库条目不能互换位置

实现方式

手动实现

对于小型语料库（约100万条以下），可以手动计算语料库和查询的嵌入向量，然后使用相似度函数进行匹配。这种方法简单直接，适合入门学习和小规模应用。

示例代码展示了如何实现基本的语义搜索功能，包括：

1. 加载预训练模型
2. 编码语料库
3. 编码查询语句
4. 计算相似度并返回结果

优化实现

对于更高效的实现，可以使用内置的语义搜索函数。该函数支持以下参数：

• 查询嵌入向量
• 语料库嵌入向量
• 返回结果数量
• 查询和语料库的分块大小（影响内存使用和并行处理效率）

性能优化技巧：

• 将查询和语料库嵌入向量放在同一GPU设备上
• 对嵌入向量进行归一化处理
• 使用点积计算相似度得分

高级搜索技术

近似最近邻搜索(ANN)

当处理大规模语料库时，精确最近邻搜索可能效率低下。近似最近邻搜索通过将数据分区来提高搜索效率，虽然可能牺牲一些准确性，但能显著提高搜索速度。常用的ANN库包括：

• Annoy
• FAISS
• hnswlib

检索-重排序策略

对于复杂的语义搜索场景，两阶段的检索-重排序策略往往效果更好：

1. 第一阶段：使用快速但相对简单的模型（双编码器）检索候选结果
2. 第二阶段：使用更精确但计算量大的模型（交叉编码器）对候选结果进行重排序

实际应用案例

相似问题检索

基于Quora重复问题数据集的实现，支持50多种语言的查询，是典型的对称搜索任务。

相似出版物检索

使用科学出版物数据集，基于论文标题和摘要查找相似研究，也是对称搜索的应用。

问答检索

基于自然问题数据集和英文百科全书的实现，是非对称搜索的典型案例。

总结

语义搜索技术通过深度理解文本的语义含义，显著提升了搜索系统的准确性和用户体验。UKPLab/sentence-transformers提供了强大的工具和预训练模型，使开发者能够轻松实现各种语义搜索应用。根据具体需求选择合适的模型和实现方式，可以构建出高效、准确的语义搜索系统。

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