在数字化时代，信息如潮水般涌来，如何在海量数据中快速找到所需内容，成为了人们关注的焦点。今天，我们就来聊聊语义搜索和分词检索，这两位信息检索领域的高手，它们是如何理解语义，实现精准匹配的。

语义搜索：洞悉用户意图，提供精准结果

想象一下，你正在寻。等食饮咪找一本关于猫咪养护的书籍。如果你使用的是传统的分词检索，你可能会输入“猫咪 养护”，然后得到一大堆与“猫咪”和“养护”相关的书籍。但如果你使用的是语义搜索，它就能理解你的意图，不仅搜索包含这两个关键词的书籍，还能根据上下文提供更多相关内容，比如猫咪日常护理、猫咪饮食等。

分词检索：按字匹配，结果广泛但需筛选

分词检索就像是按照字母顺序查找字典，你输入什么，它就给你什么。这种检索方式简单易懂，但局限性也很明显。比如，你搜索“猫咪养护”，可能会错过那些没有直接包含这两个关键词，但同样包含相关信息的书籍。

分词的粒度问题：大粒度检索精准，小粒度检索全面

在分词检索中，还有一个有趣的问题——分词的粒度。大粒度检索，就像是按章节查找，精准度高，但可能不全面；小粒度检索，就像是按段落查找，全面但可能不够精确。这就好比逛书店，如果你想快速找到一本特定的书，你可能需要直接找到章节；但如果想了解整个书店的书籍种类，你可能需要逐个浏览段落。

搜索引擎广告的匹配模式：精确匹配、短语匹配、广泛匹配

在搜索引擎广告中，匹配模式有三种：精确匹配、短语匹配、广泛匹配。精确匹配就像是直接找到关键词，短语匹配就像是找到包含关键词的短语，而广泛匹配则更像是找到一个主题相关的文章。

使用Transformers和Faiss构建语义搜索引擎

要提升查询的语义理解和匹配效果，我们可以使用Transformers和Faiss这样的工具。Transformers是一种用于处理序列数据的神经网络模型，而Faiss则是一个用于相似度搜索的开源库。

提升检索速度，适合大规模语义相似度搜索

检索速度快，适合大规模语义相似度搜索的FAISS也是一个不错的选择。它可以帮助我们更快地找到与用户查询最相似的内容。

语义搜索与分词检索的相互关系

实际上，语义搜索和分词检索是相辅相成的。语义搜索是包含了分词检索，但分词检索只是语义搜索的辅助。也就是说，语义搜索是主，分词检索是辅。

语义搜索与分词检索，谁更胜一筹？

如果你对语义有所研究，你会发现这个搜索功能的表现主要是依据页面中的内容信息。搜索引擎的原理是抓取、分析、索引、识别、记录，然后识别用户的搜索意图并给出指定页面内容中的简短解答信息，实际上这也算是比较准确的匹配机制。

总的来说，分词检索是搜索引擎传统的技术方法，基础原理就是匹配关键字的吻合度。但现在的实际情况是，添加了语义搜索的加持，所以有时候分词检索会发现有明显的语义搜索的表现，这本质上是两种技术的叠加运用，而且可以降低错误率。

在网站做SEO方面，优先级的选择肯定是语义搜索，然后是分词检索。因为语义搜索是包含了分词检索，而分词检索只是有语义搜索的纠正加持。