神经搜索：定义、工作原理、优势及更多

神经搜索正在重新定义信息检索的未来，超越了传统的关键词搜索和向量搜索方法。向量搜索利用机器学习（ML）来映射用户查询和数据嵌入之间的语义关系，而神经搜索则利用深度神经网络（DNN）来优化整个搜索流程，从索引和语义分析到排名机制。

这项进步使神经搜索系统能够持续学习和优化结果，在准确性和适应性方面优于传统搜索方法。更重要的是，它们支持多模态数据检索，允许在文本、图像、音频甚至复杂的3D数据集中进行无缝搜索，这对于AI驱动的应用程序和下一代用户体验至关重要。

然而，采用神经搜索也伴随着挑战。神经搜索模型通常作为‘黑箱’运行，引发了可解释性问题，并且其高计算要求会增加基础设施成本。

本指南将解释神经搜索的基础知识、它与现有搜索系统的区别及其战略优势。它还将探讨实际应用和潜在的权衡，帮助您评估神经搜索是否符合您公司的AI发展路线图。

什么是神经搜索？

神经搜索，或称神经信息检索，利用深度神经网络（DNN）来解释搜索查询背后的语境含义，从而提供比传统关键词匹配系统和向量搜索更准确的结果。它不依赖于精确的词语匹配，而是将用户的输入和数据转换为密集的向量嵌入——捕获语义关系的数值表示。这个过程与向量搜索系统相似，但神经搜索不使用近似最近邻（ANN）等机器学习模型和排名算法，而是完全依赖DNN来完成整个过程。

一个实际的例子是查询电影数据库。例如，搜索‘推荐一部探索现代育儿挑战的剧情片’会返回一个根据查询意图排名的电影列表，优先考虑语境相关性而非孤立的关键词。排名由DNN本身进行优化，这需要理解家庭动态和当代育儿难题等概念。

以下是Meilisearch的一个示例

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一个经常被误解的术语常与神经搜索混淆。在下一章中，我们将探讨神经搜索与神经架构搜索（NAS）之间的主要区别。

神经搜索与神经架构搜索有何不同？

神经搜索和NAS经常被混淆，但它们服务于不同的目的。神经搜索通过理解语义来增强信息检索，而NAS则专注于自动化神经网络架构设计，以优化特定任务的模型性能。

NAS利用循环神经网络和强化学习（RL）等技术来生成新的语言模型、视觉模型和整体神经网络架构，从而消除手动实验并加速模型开发。相比之下，神经搜索应用深度学习来提高文本、图像、声音和其他结构化数据类型的搜索相关性，改变了系统检索和排名结果的方式。

尽管它们有所不同，但这些技术可以相互交叉。例如，您可以使用NAS来创建专门针对您的神经搜索的高度专业化人工神经网络。在下一章中，我们将深入了解后者是如何工作的。

神经搜索如何工作？

神经搜索通过深度神经网络（DNN）利用两种主要机制增强搜索体验：索引和嵌入。这些机制通过以下步骤集成：

• 数据编码和索引：DNN分析文档（例如，电影描述）以生成向量嵌入。这些密集的数值表示捕获了语义语境，如主题、关系和情感，并被适当地索引到向量数据库中。
• 查询编码：用户的输入（例如，‘推荐一部关于现代育儿的剧情片’）使用相同的DNN转换为嵌入。这确保了查询和数据共享一个统一的语义框架。
• 语义匹配与排名：与依赖外部算法（ANN、余弦相似度）的向量搜索系统不同，DNN直接比较查询和文档嵌入。它评估学习到的关系（例如，将‘育儿挑战’与关于复杂家庭动态的电影联系起来），以根据语境一致性对结果进行排名。

神经搜索可以根据其类型和激活函数处理各种数据输入，包括文本、图像、音频和3D信息。嵌入模型根据输入类型进行调整。例如，卷积神经网络（CNN）用于图像，而像BERT这样的大型语言模型则用于文本。

神经搜索有哪些应用示例？

神经搜索可以应用于需要处理不同类型数据输入以及持续学习和优化的广泛用例。以下是其潜在应用的两个简单示例：

1. 优化排名结果：Jina AI 提供基于神经搜索的卓越排名解决方案。它接收搜索查询的初始输出，并重新评估它们，以确保它们更符合用户的意图。Jina 的 AI Reranker 自然语言处理模型是开源的，可以通过Jina的API访问。
2. 带有图像的搜索工具：德国公司 PROFISHOP 使用由 CNNs 驱动的搜索引擎，允许用户提交图像作为输入，并从大型工业、耐用消费品和消费品数据库中获取相关内容。
3. 检索机器学习模型：Hugging Face 拥有大量的模型库，包括图像到图像、图像到文本、文本到文本等。最初，找到合适的模型具有挑战性。然而，该平台后来实施了一种混合搜索系统，将关键词匹配与语境理解相结合，以增强模型发现能力。
4. 改善电子商务：Google Shopping 已整合人工智能（AI）以增强其搜索能力，为用户提供更相关和个性化的产品推荐。此外，Google 还利用生成式AI在搜索过程中总结关键因素。

神经搜索能够整合强化学习（RL）实现持续学习，接受不同数据类型，并允许生成式AI集成，这使得该技术极其多功能，适用于无数应用，同时确保结果的准确性、个性化和不断演进。

神经搜索有哪些优势？

神经搜索系统提供了几个主要优势。我们来看看其中一些：

• 提高参与度与降低跳出率：用户期望几乎实时的、精确且相关的搜索结果。当他们找不到所需内容时，跳出率会飙升，潜在客户可能永远不会回来。理想的跳出率通常低于50%。
• 提高生产力与效率：神经搜索使员工能够即时找到准确信息，而无需手动搜索大量文档或使用效率低下的关键词搜索。
• 多模态搜索能力：神经搜索处理各种数据格式，包括文本、图像和音频。这种多功能性带来了新的用例，尤其是在电子商务中。根据Think With Google的数据，50%的在线购物者表示图像直接影响购买决策。
• 营收增长：搜索是电子商务中一个重要但被低估的功能。Bloomreach报告称，尽管只有15%的B2C客户使用站内搜索，但这个小群体却贡献了45%的在线收入。
• 个性化与持续学习：神经搜索系统可以通过学习用户交互，并根据行为、点击和历史偏好来优化结果。这种动态个性化提升了用户体验，改善了用户留存，并驱动了长期的客户忠诚度。

尽管这些应用和优势看起来很吸引人，但神经搜索仍是一个新兴领域，还有很大的优化空间。在下一节中，我们将探讨这项技术的一些挑战和局限性。

神经搜索有哪些缺点？

神经搜索的主要缺点如下：

• 高计算成本和复杂性：DNNs在训练和运行过程中需要大量的计算资源。这导致了具有增强并行处理能力的GPU的开发，而GPU可能价格昂贵。例如，NVIDIA（在GPU市场占有90%的份额）的最新型号目前定价为$2,529。
• 数据依赖性：神经搜索系统需要高质量、标注过的训练数据才能正常运行。否则，系统可能会产生有偏见或偏差的结果。在数据摄入之前为系统设计所需的指标是提供更好搜索功能的关键。
• 缺乏可解释性：DNNs通常作为“黑箱”运行，学习难以理解的复杂模式。由于这种缺乏透明性，调试意外或奇怪的结果变得具有挑战性。这就是为什么一旦搜索系统部署后，日志和监控工具变得非常重要。
• 模型维护与工程：为了保持有效性，DNNs需要频繁的再训练以适应语言和用户行为的变化，这增加了运营开销。此外，维护神经系统所需的基础设施和专业知识对于小型组织来说可能过于昂贵。根据LinkedIn 2025年报告，AI工程师是最受欢迎的职位之一，全球平均年薪为12万美元，比其他工程职位高出30%。

尽管技术进步正在逐步降低这些模型的计算需求，但在决定是否实施神经搜索系统时，仍需仔细考虑这些挑战。

神经搜索与其他类型的搜索有何不同？

神经搜索是一种语义搜索形式，类似于向量搜索，但它使用深度神经网络（DNN）来处理索引、编码和排名。其他搜索类型包括关键词搜索和混合搜索。它们的区别如下：

神经搜索 vs. 向量搜索

向量搜索和神经搜索都通过将查询向量与嵌入匹配来检索数据，使它们成为语义搜索的形式。尽管神经搜索可能被解释为向量搜索的一种类型，但后者通常指的是一种利用ANN等机器学习模型进行语境检索并使用余弦相似度进行排名的方法。相比之下，神经搜索绕过了这些步骤，在整个搜索过程中完全依赖于DNNs。

神经搜索 vs. 关键词搜索

关键词搜索仅依赖于将搜索查询中的字面词语与数据集中的词语进行匹配，忽略语境或含义。例如，搜索'最佳智能手机'的关键词搜索不会返回提及'顶级移动设备'的结果，除非存在这些确切的词语，而神经搜索则能识别它们的语义等效性。

神经搜索 vs. 混合搜索

混合搜索结合了深度神经网络（DNN）的语境智能和关键词匹配的速度与简洁性，优化了精度和效率。它利用关键词搜索快速过滤精确的词语匹配，同时利用神经技术进行语义理解，确保即使查询或数据需要更深层次的解释时也能保持相关性。Meilisearch让您能够控制您的混合搜索引擎，从而根据需要调整语义语境。

神经搜索的未来是什么？

人工智能的快速发展，特别是在深度神经网络（DNN）和神经架构搜索（NAS）方面，将为神经搜索及其用例场景带来巨大的进步。NAS自动化了DNN架构的设计，使得能够创建高度专业化的模型，从而优化特定任务的准确性、速度和资源效率。这些新型更强大的模型在不同行业中具有变革性应用：

• 重塑电子商务：神经搜索引擎可以根据客户查询提供的语境检索最相关的产品。像谷歌这样的巨头已经在使用这项技术来增强搜索——Google Shopping现在包含了AI生成的简报，其中包含它认为的前三选择以及原因。AI简报还包括购物特定产品时需要注意的提示，这些提示来自网络并由AI总结。
• 教育与技能发展：学习平台可以使用神经搜索来提供根据个人进度、学习风格和职业目标量身定制的材料。想象一个AI导师，能够动态地从视频、论文和练习中组装课程。五分之三（60%）的教师声称已将AI整合到他们的教学习惯中。
• 医疗保健转型：神经搜索系统有潜力分析患者病史、症状和基因组数据，以识别个性化治疗方案或临床试验。这可以显著减少患者等待准确诊断和治疗的时间。Deep6 AI就是一个例子，它使用神经搜索技术筛选海量数据，将患者与临床试验进行匹配。

另一项新兴技术是生成式AI，它可以与神经搜索协同作用，并以不同格式（文本、图像、声音、视频）应用。

• 设计与创意：例如，建筑师可以通过提供草图和口头描述（例如，‘带有自然光的可持续办公楼’）来使用搜索引擎，促使系统生成集成现有设计原则和环境数据的3D模型。
• 动态内容创作：媒体平台可以利用生成式AI自动生成视频、文章或音乐播放列表，通过检索和提供与用户偏好、位置或情绪相符的内容。

随着这些技术的演进，它们将增强信息检索能力，并积极影响人类的决策、创造力和问题解决能力。

使用Meilisearch开启下一代神经搜索

神经搜索系统在提供语境相关结果方面处于领先地位，但它们可能并非适用于所有情况的理想选择。这就是为什么混合搜索系统非常实用，尤其是当它提供了对语义比重和排名结果的控制时。