用户在信息检索中常难以准确表达需求，但能判断答案的相关性。相关性反馈机制有助于优化检索结果。尽管相关性反馈研究已久，但在神经搜索中应用仍有限，主要因缺乏有效的集成方法。改进查询和相似度评分的策略是关键。

本文介绍了神经搜索的基本概念及其与传统搜索的区别。神经搜索通过将查询和文档转化为向量表示，基于语义进行搜索，适用于模糊查询和推荐系统。文章还详细说明了使用Qdrant构建神经搜索服务的步骤，包括数据准备、向量存储和搜索API的实现。

本文介绍了如何构建和部署神经搜索服务，以查找初创公司描述并返回最相似的结果。使用BERT模型对数据进行编码，存储在Qdrant中，并通过FastAPI提供搜索API，提升用户的搜索体验。