Guide 已开始使用语义搜索，以便根据用户搜索查询的意图和背景信息生成最准确的搜索结果。与查找关键字的字面匹配项的搜索方法不同，语义搜索可捕获搜索查询的含义，帮助终端用户和专员搜索并定位内容，而无需事先知道要使用的确切关键字。
要了解如何判断您是否已启用语义搜索，以及推出计划是什么样的，请参阅 了解语义搜索推出计划。
什么是语义搜索？
语义搜索使用人工智能 (AI) 来处理和理解搜索查询中使用的语言的完整含义和意图，就像人类一样。具体而言，机器学习 (ML) 和自然语言处理 (NLP) 技术在语义搜索中协同工作，以帮助搜索引擎在用户提交搜索查询时了解用户的意图。了解用户实际在寻找什么，无论他们使用什么关键字，都有助于搜索引擎返回最相关的结果并对其进行排名。
例如，通过语义搜索，终端用户和专员可以提出自然语言问题，而无需担心使用哪些关键字来获得最佳结果。新专员可能只需了解“如何开始使用 Guide”，而不必费心考虑要使用哪些最佳关键字或关键字序列进行查询。使用语义搜索，他们可以以自己觉得合适的方式输入问题，并且仍然可以在结果顶部看到最相关的文章。
语义搜索的工作方式
Guide 搜索 历来依靠查询和内容（例如文章、社区帖子或外部记录）之间的关键字匹配 。但是，它无法理解查询的“含义”或语义，另一方面，语义搜索部署自然语言处理来理解搜索查询和内容的内容。这有助于搜索引擎识别否则会遗漏的复杂模式。在许多情况下，即使查询和索引内容之间没有强烈的词语重叠，语义搜索也能找到相关结果。
依靠语言模型，语义搜索可以将查询和帮助中心文章翻译为向量（一种数字表示形式），并衡量它们之间的距离。语言模型认为在向量空间中越接近的文章越相似。语言模型在许多文本范例上进行了培训，并通过这些范例学会了如何准确地解释文本的含义。
当使用语义搜索时，搜索引擎会提高语义上更好的匹配项的相关性。这将根据搜索查询的意图和背景信息将最相关的内容推送到搜索结果的顶部。每次执行搜索时，搜索结果不仅会根据关键字匹配进行排名，还会根据语义匹配进行排名。
Guide 如何使用语义搜索来改进搜索体验
语义搜索提供了更直观的搜索体验，使帮助中心的访问者可以使用其选择的术语进行搜索。自从 Guide 开始整合语义搜索以来，已观察到搜索质量指标如平均倒数排名 (MRR) 和点击率 (CTR) 有所提高。具体而言，在英语 Zendesk 帮助中心的首次语义搜索迭代中，MRR 平均提高了 7%。还观察到了更多带有点击的搜索。
通过提高搜索相关性，并将最相关的结果排在最前，语义搜索对帮助中心进行了以下改进：
- 终端用户可以更轻松地找到所需的信息，从而提升帮助中心的偏转能力。
- 专员可以更快地找到答案，从而提高工作效率。
语义搜索的影响程度取决于用户的搜索行为。语义搜索对于较长的搜索查询具有特别好的优势，但仍可提高所有类型搜索的相关性。
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