信息检索 (IR) 通过实现对相关数据的高效访问，改善决策并支持用户交互，从而增强 AI 应用。IR 系统的核心功能是组织、搜索和检索大型数据集中的信息，这是依赖于上下文准确数据的 AI 模型的基础能力。例如，搜索引擎使用倒排索引和排名算法等 IR 技术来为用户查询提供结果，这直接为 AI 驱动的功能（例如自动完成建议或个性化推荐）提供支持。同样，大型语言模型 (LLM) 中的检索增强生成 (RAG) 将 IR 与生成式 AI 相结合，以将外部知识提取到响应中，从而确保准确性并减少幻觉。如果没有 IR，许多 AI 系统将缺乏有效运行所需的结构化数据访问。
IR 还通过改进系统解释和响应输入的方式来改进面向用户的 AI 应用。自然语言处理 (NLP) 模型通常集成 IR 以更好地理解用户意图，例如在 Alexa 或 Google Assistant 等虚拟助手中使用，它们解析语音查询以从数据库或网络中检索答案。电子商务平台利用 IR 根据用户偏好过滤产品，将协同过滤（一种推荐技术）与关键词匹配相结合。在聊天机器人中，IR 系统可以获取实时数据（如天气更新或库存状态）以提供及时、上下文相关的回复。这些集成突出显示了 IR 如何弥合原始数据存储和可操作的见解之间的差距，从而确保 AI 应用提供实际价值。
最后，IR 有助于 AI 管道的可扩展性和效率。现代 AI 系统处理大量数据，而 IR 通过减少计算开销来优化这一点。例如，机器学习工作流程中的预处理步骤通常使用 IR 方法来过滤不相关的文档或提取关键短语，从而加快模型训练。在内容审核中，IR 驱动的关键词检测有助于在不适当的材料到达用户之前对其进行标记，从而缩短响应时间。医疗 AI 工具（如诊断系统）使用 IR 快速检索患者记录或研究论文，从而帮助临床医生进行决策。通过简化数据访问并最大限度地减少噪声，IR 确保 AI 应用即使在数据集增长时也能保持高性能和可扩展性。