處理流程：(1) 使用 BGE、E5 或 Voyage 等模型將你的文件編碼為嵌入，(2) 將這些嵌入儲存在向量資料庫中（Pinecone、Qdrant、Weaviate、pgvector），(3) 當查詢到達時，使用相同的模型對其編碼，(4) 使用餘弦相似度或內積等相似度指標找到最近的嵌入。查詢「如何修復記憶體洩漏」會匹配標題為「在 Node.js 中除錯 RAM 消耗」的文件，因為它們的嵌入在向量空間中很接近。
純語意搜尋有一個弱點：它可能會遺漏關鍵字搜尋能輕鬆捕捉的精確匹配。如果有人搜尋錯誤代碼「ERR_SSL_PROTOCOL_ERROR」，語意搜尋可能會返回一般的 SSL 疑難排解，而不是確切的錯誤。混合搜尋結合了兩者：關鍵字匹配（BM25）用於精確度，語意搜尋用於召回率，然後合併結果。大多數生產環境的搜尋系統使用混合方法。
語意搜尋的品質完全取決於嵌入模型。通用模型（OpenAI 的 text-embedding-3、Cohere Embed）適用於大多數文字。領域特定模型（在醫療、法律或程式碼資料上訓練的）在其領域中表現優於通用模型。多語言模型支援跨語言搜尋。MTEB 排行榜在許多任務上對嵌入模型進行基準測試——它是選擇嵌入模型的最佳資源。