Transformer 模型通过使系统能够更好地理解搜索查询和文档的上下文和含义来增强信息检索 (IR)。 传统的 IR 方法，如基于关键词匹配（例如，TF-IDF 或 BM25），依赖于精确的术语重叠，这通常会遗漏细微的语义关系。 Transformer 利用其自注意力机制，分析序列中词语如何相互关联，从而更有效地捕捉依赖关系和上下文。 例如，搜索“苹果水果”可以区分有关农产品的文档和有关科技公司的文档，即使相关文本中没有明确提及“水果”一词。 这种上下文感知降低了歧义并提高了相关性排名。
另一个关键改进是 Transformer 处理语义相似性和释义的能力。 像 BERT 或 T5 这样的模型可以将查询和文档编码成反映其含义的密集向量表示，而不仅仅是表面级别的关键词。 这使得检索系统可以将“汽车”与“机动车”或“车辆”进行匹配，即使这些术语没有重叠。 例如，搜索“如何修理漏水的水龙头”可以通过识别语义等价性来检索包含“修理滴水的水龙头”的文档。 密集段落检索 (DPR) 等技术通过使用基于 Transformer 的编码器将文本映射到共享嵌入空间来利用此功能，从而实现高效的相似性比较。
最后，Transformer 支持 IR 任务的端到端优化。 通过在特定领域的数据集上微调预训练模型，开发人员可以针对特定用例定制检索系统。 例如，可以在临床笔记上微调医疗 IR 系统，以更好地理解技术术语。 此外，像 ColBERT 这样的架构通过解耦查询和文档处理，同时保留上下文交互来平衡效率和准确性。 虽然 Transformer 需要计算资源，但近似最近邻搜索（例如，FAISS）或模型蒸馏等优化有助于扩展这些系统。 上下文理解、语义匹配和适应性的结合使 Transformer 成为传统 IR 方法的实用升级。