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使用Transformers.js和句子嵌入构建语义搜索
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原文英文，约5000词，阅读约需18分钟。
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内容提要
本文介绍了如何使用Transformers.js和句子嵌入构建客户端语义搜索引擎，包括句子嵌入的工作原理、余弦相似度的计算、嵌入的生成与缓存，以及可重用的SemanticSearch类的创建。通过比较句子的语义而非关键词，语义搜索提高了搜索结果的相关性。
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关键要点
- 句子嵌入通过将句子转换为向量来比较语义，而不是仅仅依赖关键词。
- Transformers.js允许在浏览器中构建完全客户端的语义搜索引擎，无需服务器或API密钥。
- 余弦相似度用于测量两个向量之间的相似性，值越接近1表示语义越相似。
- 通过批量处理句子嵌入，可以显著提高性能，尤其是在处理大量文档时。
- SemanticSearch类提供了一个可重用的框架，用于索引文档和执行语义搜索。
- 可以将索引序列化为JSON并存储在localStorage中，以便在后续页面加载时跳过嵌入步骤。
- 对于更大的文档集合，可以使用近似最近邻搜索来提高查询速度。
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延伸问答
什么是句子嵌入，它是如何工作的？
句子嵌入是将句子转换为向量的过程，使得语义相似的句子在向量空间中彼此接近。它通过将句子表示为浮点值的列表来实现。
如何使用Transformers.js构建语义搜索引擎？
可以通过在浏览器中使用Transformers.js构建完全客户端的语义搜索引擎，无需服务器或API密钥，使用句子嵌入和余弦相似度来提高搜索结果的相关性。
余弦相似度在语义搜索中有什么作用？
余弦相似度用于测量两个向量之间的相似性，值越接近1表示语义越相似，是评估搜索结果相关性的关键指标。
如何提高处理大量文档时的性能？
通过批量处理句子嵌入，可以显著提高性能，尤其是在处理大量文档时，减少每个句子的处理时间。
SemanticSearch类的作用是什么？
SemanticSearch类提供了一个可重用的框架，用于索引文档和执行语义搜索，简化了搜索过程。
如何在浏览器中缓存索引以提高搜索效率？
可以将索引序列化为JSON并存储在localStorage中，以便在后续页面加载时跳过嵌入步骤，从而提高搜索效率。
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