主要观点：传统基于关键词的搜索系统有局限性，因基于精确词匹配而非上下文理解，而自然语言处理的进步（通过句子转换器）可生成语义嵌入来弥补这一差距，能进行更复杂操作。文中通过 Python 和句子转换器库展示了语义 FAQ 搜索引擎的开发，介绍了句子转换器的概念、安装设置、实时行业用例（FAQ 语义搜索）、工作原理（嵌入、余弦相似度、排序）、嵌入空间可视化及余弦相似度分数的作用，还提到可将用例扩展到更高级应用，最后总结此方法能大幅提升用户体验，可包装成 API 用于实际应用。

关键信息：

• 传统搜索系统基于词匹配，易漏结果，如“physician appointment”和“doctor visit”。
• 句子转换器可生成语义嵌入，代表文本意义，用于语义搜索等应用。
• 安装句子转换器库的命令及验证安装。
• 以 healthcare 门户 FAQ 为例的语义搜索代码及输出，展示其处理同义词等能力。
• 嵌入、余弦相似度、排序在语义搜索中的作用。
• 可扩展到多种应用，如客户支持、电商等。

重要细节：

• 使用“all-MiniLM-L6-v2”模型进行嵌入和相似度计算。
• 可视化嵌入空间中相似和不相关文本的分布。
• 不同余弦相似度分数范围代表的意义。
• 可替换数据集、包装成应用等扩展方式。