使用AI进行语义搜索时，如何确保结果的相关性？

确保语义搜索的相关性需要实施强大的上下文理解机制，通常通过高级嵌入模型和排序算法来实现。这可以通过优化数据表示和检索方法来实现。 基本方法包括使用基于变换器的模型从密集向量表示中捕捉语义含义，应用诸如交叉编码器的相关性排序技术进行精确评分，以及设计细致的查询分析。对领域特定数据进行嵌入模型的仔细微调，可以增强上下文匹配，而结合词汇匹配和语义匹配的混合方法则可以提高精度。使用诸如MRR或NDCG等指标，通过人工标注的测试集进行持续评估至关重要。 实施相关性始于选择和微调适当的嵌入架构，如BERT变体进行查询-文档编码。开发一个多阶段检索管道：初步候选生成使用近似最近邻搜索，随后进行神经重排序。使用已建立的基准严格评估不同查询类型的性能。根据用户反馈日志和A/B测试迭代优化模型，以保持在不断变化的数据分布中的相关性，从而减少不相关结果，提升用户满意度。