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和向量搜索方法。虽然向量搜索应用机器学习 (ML) 来映射用户查询和数据嵌入之间的语义关系，但神经搜索利用深度神经网络 (DNN) 来优化整个搜索管道，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不断学习和改进结果，在准确性和适应性方面优于传统的搜索方法。更重要的是，它们支持多模态数据检索，允许跨文本、图像、音频甚至复杂的 3D 数据集进行无缝搜索，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，采用也带来了挑战。神经搜索模型通常充当“黑匣子”，引发了对可解释性的担忧，并且它们的高计算需求可能会推高基础设施成本。

本指南解释了神经搜索的基本原理、它与现有搜索系统的区别以及它的战略优势。它还探讨了实际应用和潜在的权衡，帮助您评估神经搜索是否符合贵公司的 AI 路线图。

什么是神经搜索？

神经搜索，或神经信息检索，利用 DNN 来解释搜索查询背后的上下文含义，从而比传统的关键词匹配系统和向量搜索获得更准确的结果。它不是依赖于精确的术语，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。这个过程类似于向量搜索系统，但神经搜索不是使用像近似最近邻 (ANN) 和排名算法这样的 ML 模型，而是完全依赖于 DNN 来完成整个过程。

一个实际的例子是查询电影数据库。像“推荐一部探索现代育儿挑战的剧情片”这样的搜索将返回一个与查询意图一致的电影排名列表，优先考虑上下文相关性而不是孤立的关键词。排名由 DNN 本身优化，它需要理解像家庭关系和当代育儿困境这样的概念。

这是来自 Meilisearch 的一个例子

您也可以通过查看我们的演示亲自尝试一下。

一个常被误解的术语经常与神经搜索混淆。在下一章中，我们将研究神经搜索和神经架构搜索 (NAS) 之间的关键区别。

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，但用途不同。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的设计，以优化模型在特定任务上的性能。

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跨文本、图像、声音和其他结构化数据类型的搜索相关性，从而改变系统检索和排名结果的方式。

尽管它们存在差异，但这些技术可以交叉。例如，您可以使用 NAS 创建一个高度专业化的人工神经网络，专门用于您的神经搜索。让我们在下一章中更深入地了解后者是如何工作的。

神经搜索是如何工作的？

神经搜索使用 DNN 通过两种主要机制增强搜索体验：索引和嵌入。这些机制集成在以下步骤中

• 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语义上下文，例如主题、关系和情感，并在向量数据库中正确索引。
• 查询编码：用户输入（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。
• 语义匹配和排名：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”与关于复杂家庭关系的电影联系起来），以按上下文对齐对结果进行排名。

神经搜索可以处理各种数据输入，具体取决于其类型和激活函数，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用于文本。

神经搜索有哪些使用示例？

神经搜索可以应用于广泛的用例，这些用例需要处理不同类型的数据输入以及持续的学习和优化。以下是其潜在应用的两个简单示例

1. 优化排名结果：Jina AI 提供了一种基于神经搜索的卓越排名解决方案。它获取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 CNN 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、耐用消费品数据库中获取相关内容。
3. 检索 ML 模型：Hugging Face 拥有大量的模型存储库，包括图像到图像、图像到文本、文本到文本等等。最初找到合适的模型具有挑战性。然而，该平台此后实施了一种 混合搜索系统，该系统将关键词匹配与上下文理解相结合，以增强模型发现。
4. 改进电子商务：Google 购物集成了人工智能 (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，谷歌在搜索过程中使用生成式 AI 来总结关键因素。

神经搜索能够集成 RL 进行持续学习、接受不同的数据类型并允许 GenAI 集成，这使得该技术非常通用，适用于无数应用，同时确保准确、个性化和不断发展的结果。

神经搜索有哪些好处？

神经搜索系统提供了一些关键好处。让我们来看看其中的一些

• 提高参与度和降低跳出率：用户期望近乎实时、精确和相关的搜索结果。当他们找不到他们需要的东西时，跳出率会飙升，潜在客户可能永远不会回来。最佳跳出率通常低于 50%。
• 提高生产力和效率：神经搜索使员工能够立即找到确切的信息，而不是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。这种多功能性允许新的用例，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。
• 收入增长：搜索是电子商务中一个重要但被低估的功能。Bloomreach 报告称，虽然只有 15% 的 B2C 客户使用网站搜索，但这个小群体却贡献了 45% 的在线收入。
• 个性化和持续学习：神经搜索系统可以通过从用户交互中学习并根据行为、点击和历史偏好优化结果来适应。这种动态个性化增强了用户体验，提高了保留率，并推动了长期的客户忠诚度。

虽然应用和好处看起来很诱人，但这仍然是一个新兴领域，因此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限制。

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：DNN 需要大量的计算资源用于训练和操作。这导致了具有增强并行处理能力的 GPU 的发展，这可能很昂贵。例如，NVIDIA 的最新型号（在 GPU 市场上占有 90% 的份额）目前的定价为 $2,529 美元。
• 数据依赖性：神经搜索系统使用高质量、标记的训练数据才能正常运行。如果没有它，系统可能会产生有偏差或倾斜的结果。在数据摄取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：DNN 通常充当“黑匣子”，学习复杂的模式，这些模式可能难以理解。由于缺乏透明度，调试意外或奇怪的结果具有挑战性。这就是为什么一旦部署搜索系统，日志和监控工具就非常重要的原因。
• 模型维护和工程：为了保持有效性，DNN 需要频繁的再培训以适应语言和用户行为的变化，从而增加运营开销。此外，维护神经系统所需的基础设施和专业知识对于较小的组织来说可能过于昂贵。根据 LinkedIn 2025 年的报告，AI 工程师是最受欢迎的职位之一，全球平均年薪为 120,000 美元，比其他工程职位高出 30%。

虽然技术进步正在逐渐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，仍然必须仔细考虑这些挑战。

神经搜索与其他类型的搜索相比如何？

神经搜索是语义搜索的一种形式，类似于向量搜索，但它使用 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。以下是它们的区别

神经搜索与向量搜索

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，这使它们成为语义搜索的形式。虽然 向量搜索 可以被解释为神经搜索的一种类型，但后者通常指的是一种利用 ML 模型（如 ANN）进行上下文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 DNN。

神经搜索与关键词搜索

关键词搜索完全依赖于将搜索查询中的字面术语与数据集中的术语进行匹配，忽略上下文或含义。例如，对“best smartphone”的关键词搜索不会返回提及“top mobile devices”的结果，除非这些确切的词语存在，而神经搜索则会识别它们的语义等价性。

神经搜索与混合搜索

混合搜索结合了 DNN 的上下文智能和关键词匹配的速度和简单性，从而优化了精度和效率。它使用关键词搜索快速过滤精确的术语匹配，同时利用神经技术进行语义理解，即使在查询或数据需要更深入的解释时也能确保相关性。Meilisearch 使您可以控制您的混合搜索引擎，使您能够根据需要调整语义上下文。

神经搜索的未来是什么？

人工智能的快速发展，尤其是在 DNN 和 NAS 方面，将为神经搜索及其用例场景带来巨大的进步。NAS 可以自动化 DNN 架构的设计，从而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。这些新的、更强大的模型在不同的行业中具有变革性的应用

• 重塑电子商务：神经搜索引擎可以根据客户查询提供的上下文检索最相关的产品。像谷歌这样的巨头已经在使用这项技术来增强搜索——Google 购物 现在包含一个 AI 生成的摘要，其中包含它认为的前三个选择以及原因。AI 摘要还包括在购买特定产品时应注意的事项的提示，这些提示来自网络并由 AI 总结。
• 教育和技能发展：学习平台可以使用神经搜索来提供根据个人的进步、学习风格和职业目标量身定制的材料。想象一下一个 AI 导师，它可以动态地从视频、论文和练习中组装课程。五分之三 (60%) 的教师声称已将 AI 融入他们的教学习惯中。
• 医疗保健转型：神经搜索引擎有可能分析患者病史、症状和基因组数据，以识别个性化的治疗方案或临床试验。这可以大大减少患者等待准确诊断和治疗的时间。Deep6 AI 就是一个例子，因为它使用神经搜索技术筛选大量数据，以将患者与临床试验相匹配。

另一项新兴技术是生成式 AI，它可以与神经搜索携手并应用于不同的格式（文本、图像、声音、视频）

• 设计和创造力：例如，建筑师可以通过提供草图和口头描述（例如，“具有自然光的可持续办公楼”）来使用搜索引擎，从而提示系统生成 3D 模型，该模型集成了现有设计和环境数据的原理。
• 动态内容创建：媒体平台可以利用生成式 AI 通过检索和传递与用户的偏好、位置或心情一致的内容来自动生成视频、文章或音乐播放列表。

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

使用 Meilisearch 解锁下一代神经搜索

神经搜索系统在提供上下文结果方面是最先进的，但它们可能不是每种情况下的理想选择。这就是为什么混合搜索系统可以派上用场，尤其是在它可以控制语义比率和排名结果时。