语义搜索：超越关键词，理解文本的深层含义

目录

• 引言：告别关键词，迎接语义理解
• 语义搜索的核心：Embedding 技术
  • 什么是 Embedding？
  • Cohere Embed API：语义搜索的瑞士军刀
• 实战演练：三步构建你的语义搜索引擎
  • 步骤一：Embedding 文档库
  • 步骤二：Embedding 搜索 Query
  • 步骤三：检索最相关的文档
• Embed v3 的内容质量感知：更智能的搜索结果
• 跨语言语义搜索：打破语言壁垒
• 总结与展望

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在信息爆炸的时代，我们每天都在与海量文本数据打交道。如何快速准确地从这些数据中找到我们需要的信息？传统的关键词搜索无疑是最常用的方法。但你有没有遇到过这样的情况：即使你输入的关键词与你想找的内容相关，搜索结果却差强人意？

这是因为传统的词汇搜索 (lexical search) 只关注关键词的字面匹配，而忽略了文本的语义 (semantics)，也就是文本的真正含义和上下文语境。例如，当你搜索 “苹果公司的新手机” 时，词汇搜索可能会返回包含 “苹果” 和 “手机” 的网页，但可能不会理解你真正想要了解的是苹果公司最新发布的 iPhone。

语义搜索 (semantic search) 的出现，正是为了解决这个问题。它不再仅仅依赖关键词匹配，而是深入理解用户查询和文档的语义，从而返回更相关、更符合用户意图的搜索结果。

一、语义搜索的核心：Embedding 技术

1.什么是 Embedding？

语义搜索的核心技术之一是 Embedding (嵌入)。Embedding 可以将文本、图像、音频等各种类型的数据转换成低维稠密的向量，这些向量能够捕捉原始数据的语义信息。简单来说，就是将抽象的语义概念转化为计算机可以理解和计算的数字表示。

想象一下，我们把每个词语都看作宇宙中的一个星星，Embedding 技术就像构建了一张星图，将语义相近的词语在星图上放置得更近，而语义差异大的词语则相距较远。这样，我们就可以通过计算向量之间的距离来衡量文本的语义相似度。

2.Cohere Embed API：语义搜索的瑞士军刀

Cohere 是一家领先的 AI 公司，其提供的 Embed API 正是构建语义搜索应用的强大工具。通过 Embed API，我们可以轻松地将文本转换为高质量的 Embedding 向量，并利用这些向量进行各种语义相关的任务，例如语义搜索、文本聚类、文本分类等。

Cohere Embed API 提供了多种模型，包括 embed-english-v3.0 (英文) 和 embed-multilingual-v3.0 (多语言) 等，可以满足不同场景的需求。这些模型生成的 Embedding 向量维度为 1024 维，能够有效地捕捉文本的语义信息。