语义搜索是一种高级信息检索技术，其核心在于理解用户查询的语义含义——即意图、上下文和深层逻辑，而非仅仅依赖关键词的字面匹配。它利用自然语言处理（NLP）、知识图谱和机器学习模型（如Transformer架构）来解析语言的细微差别，包括同义词、歧义和语境依赖，从而在复杂查询中提供更精准、相关的结果。与传统搜索相比，语义搜索能更自然地响应用户需求，提升信息获取的效率和准确性。
在AI产品开发的实际落地中，语义搜索已成为智能系统的关键组件，广泛应用于聊天机器人、搜索引擎优化和推荐引擎等领域。例如，在电商平台的搜索功能中，它能通过理解用户意图（如“适合夏天的轻薄外套”）而非关键词字面，返回更贴切的商品；在企业知识库中，它帮助员工快速定位文档，大幅提升工作效率。随着大语言模型（如BERT）的普及，语义搜索的技术门槛降低，实现成本效益更高的产品集成，成为提升用户体验和商业价值的重要驱动力。
对于延伸阅读，推荐论文《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》（Devlin et al., 2018），该研究奠定了现代语义搜索的基础技术。
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