搜索引擎已经成为各种web和移动应用程序的基本组件。从海量数据集中检索相关文档对于搜索引擎系统来说是一项挑战，尤其是在遇到冗长或尾部查询时。在本文中，我们探索了一个向量空间搜索框架的文档检索。具体地说，我们训练了一个深度语义匹配模型，使每个查询和文档都可以编码为低维嵌入。我们的模型是基于BERT架构进行训练的。我们为在线服务部署了一个快速的k-近邻索引服务。离线和在线指标都表明，我们的方法大大提高了检索性能和搜索质量，特别是尾部查询。

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