神经信息检索（Neural IR）与传统 IR 在理解和排序文档的方法上有所不同。传统 IR 系统，如使用 TF-IDF 或 BM25 的系统，依赖于关键词匹配以及词频和文档结构的统计分析。这些方法将查询和文档视为词袋，优先考虑精确匹配或基于邻近度的评分。例如，BM25 根据查询词在文档中出现的频率来计算相关性，并根据其在整个数据集中的稀有程度进行调整。虽然对于简单搜索有效，但这些系统在处理语义关系、同义词或上下文方面存在困难，例如区分“苹果公司”和“苹果水果”。
相比之下，神经 IR 使用深度学习模型来捕获语义含义和上下文关系。神经模型，如 BERT 或 T5，不计数关键词，而是生成查询和文档的密集向量表示（embeddings），从而在高维空间中进行相似性比较。例如，神经 IR 系统可能会识别出对“汽车维修”的搜索应该匹配一篇包含“汽车保养”的文档，即使没有词语重叠。跨编码器（cross-encoder）架构等技术直接比较查询-文档对以进行细粒度相关性排序，而双编码器（bi-encoders）则预先计算文档 embedding 以实现更快的检索。这使得神经 IR 能够更灵活地处理自然语言查询，例如理解释义的问题或模糊术语背后的意图。
实际上，神经 IR 引入了权衡。传统系统轻量级、快速且可解释——这对于需要低延迟或透明性的场景至关重要。然而，神经模型需要大量的计算资源进行训练和推理，通常需要 GPU。混合方法，如先使用 BM25 进行初步候选检索，然后进行神经重排，可以在效率和准确性之间取得平衡。开发者可以使用 FAISS 等框架实现神经 IR 进行向量相似性搜索，或者通过 Hugging Face 等库集成预训练的 transformer 模型。虽然神经 IR 提高了复杂查询的结果质量，但传统方法对于直接任务仍然适用，因此选择取决于用例的限制。