Transformer 通过使系统能够以更高的上下文感知和语义准确性理解和处理文本来增强信息检索 (IR)。与依赖关键词匹配或简单统计模型的传统 IR 方法不同，Transformer 使用自注意力机制来分析查询和文档中词语之间的关系。这使他们能够捕捉到细微差别，如近义词、多义性和长距离依赖关系。例如，像“银行金融服务”这样的查询可以通过分析周围的术语来与“河岸”区分开来，即使关键词“银行”出现在两种上下文中。像 BERT 或 T5 这样的模型在海量文本语料库上进行预训练，学习语言的通用表示，从而提高其将查询与相关文档匹配的能力。
Transformer 在 IR 中的一个关键优势是它们能够处理双向上下文。像 TF-IDF 或 BM25 这样的旧模型以线性或单向方式处理文本，限制了他们对词序和句子结构的理解。然而，Transformer 同时分析序列中的所有词语，使他们能够权衡每个术语相对于其他术语的重要性。这对于像段落重排序这样的任务尤其有用，在该任务中，模型必须将查询与数千个候选文档进行比较。例如，在搜索“如何重置路由器”时，Transformer 可以识别出“重置”和“路由器”是核心术语，同时淡化像“如何”或“一个”这样的通用词语。这导致技术支持文章的排名比通用指南更精确。
实际上，Transformer 以两种主要方式集成到 IR 管道中：作为密集检索器和作为重排序器。像使用 DPR（密集段落检索）的那些密集检索器将文本转换为高维向量（嵌入），并使用相似性度量来查找匹配项。这与依赖词频的稀疏方法（如 BM25）形成对比。像基于 BERT 的那些重排序器采用最初检索到的文档的子集，并通过更深入的语义分析来优化它们的顺序。例如，搜索引擎可能首先使用轻量级基于关键词的检索器来获取 100 个候选对象，然后应用基于 Transformer 的重排序器来优先考虑前 10 个。像 Hugging Face 的 Transformers 库或 Elasticsearch 的学习稀疏编码这样的工具使开发人员可以访问这些技术，从而在生产系统中平衡速度和准确性。