定义

基于模型的搜索（MBS）是一种先进的信息检索技术，它超越了简单的关键词匹配。MBS 不仅仅依赖于查询中出现的精确词语，而是利用底层数据模型——例如知识图谱、向量嵌入或语义网络——来理解用户请求的意图和上下文。

这种方法允许系统将查询的概念含义映射到索引内容的概念含义，即使所使用的词汇不同。

为什么它很重要

在现代数字环境中，用户很少使用完美、详尽的关键词。他们提出复杂、细微的问题。传统搜索在此处往往失败，返回的结果在技术上相关，但在上下文上却毫无用处。MBS 通过提供“概念相关性”来解决这个问题。

对于企业而言，这直接转化为更高的转化率、更佳的用户满意度和更高效的内部知识检索，因为系统理解的是用户需要什么，而不仅仅是他们输入了什么。

工作原理

该过程通常涉及几个复杂的步骤：

• 索引和建模： 内容不仅被作为文本处理，还被作为模型中的结构化数据（例如，实体、关系、向量）进行处理。这为整个数据集创建了丰富的表示。
• 查询编码： 用户的自然语言查询通过相同的模型进行处理，以生成一个上下文化的表示（一个嵌入或一个图遍历路径）。
• 匹配和排序： 然后，系统计算查询表示与索引内容表示之间的相似度或相关性。排序是基于语义接近度，而不仅仅是词频。

常见用例

MBS 正在改变多个企业功能：

• 电子商务： 允许用户搜索“一件耐用、轻便的徒步夹克”，而不是要求他们知道特定的产品 SKU 或材料名称。
• 内部知识管理： 允许员工通过询问有关业务流程的高级问题来查找复杂的程序或政策文件。
• 客户支持： 为能够解决多步骤、模糊客户问题的先进聊天机器人和虚拟助手提供支持。

主要优势

• 提高准确性： 结果在上下文上是准确的，最大限度地减少了不相关的噪音。
• 增强用户体验： 搜索感觉更像是一次对话，而不是一次数据库查询。
• 更深层次的洞察： 底层模型可以揭示先前隐藏的数据点之间的关系。

挑战

实施 MBS 是复杂的。关键挑战包括训练和维护大规模嵌入模型的计算成本、对高质量结构化训练数据的需求，以及确保模型在各种用户输入下保持公正和准确性。

相关概念

这项技术与自然语言处理（NLP）、向量数据库和知识图谱构建有很大重叠。MBS 是利用这些底层技术来实现卓越搜索结果的应用层。