Guide 已开始使用语义搜索，以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。
要了解如何判断是否已启用语义搜索，以及推出计划，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 (人工智能) 来处理和理解搜索查询中所用语言的完整含义和意图，就像真人一样。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，可帮助搜索引擎了解用户提交搜索查询时的意图。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，而不用操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。通过语义搜索，他们能够以适合自己的方式输入问题，并能在结果的顶部看到最相关的文章。
语义搜索如何工作
Guide 过去一直 依赖于查询和内容（例如文章、社区帖子或外部记录）之间的关键字匹配项 进行搜索。但是，它无法理解查询的“含义”或语义，而语义搜索则部署自然语言处理来理解搜索查询和内容。这有助于搜索引擎识别否则会错过的复杂模式。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，语义搜索也能够找到相关结果。
依靠语言模型，语义搜索可将查询和帮助中心文章转换为向量（数字表示形式），并衡量它们之间的距离。语言模型会认为向量空间中距离更近的文章更相似。语言模型经过许多文本示例的训练，并通过这些示例学会了如何准确解释文本的含义。
使用语义搜索时，搜索引擎会提高语义更佳匹配项的相关性。这将根据搜索查询的意向和背景信息，将相关程度最高的内容推送到搜索结果顶部。每次执行搜索时，搜索结果不仅根据关键字匹配项进行排名，还会根据语义匹配项提升排名。
Guide 如何使用语义搜索来提升搜索体验
语义搜索提供更直观的搜索体验，让帮助中心访问者可以使用其选择的词条进行搜索。自从 Guide 开始整合语义搜索以来，平均倒数排名 (MRR) 和点击率 (CTR) 等搜索质量指标有所增加。具体而言，通过针对英语 Zendesk 帮助中心的首次语义搜索迭代，MRR 平均提高了 7%。还观察到带有单击的搜索增多。
通过提高搜索的相关性，并将最相关的结果排在顶端，语义搜索为帮助中心带来了以下改进：
- 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积极的好处，但仍会提高所有类型搜索的相关性。
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