AI 将通过增强系统理解、处理和交付数据的方式来转变信息检索（IR）。它将实现更准确和上下文感知的搜索能力，自动化文档摘要等复杂任务，并在大规模范围内改进个性化。这些变化将使 IR 系统从依赖简单的关键词匹配转向通过先进的机器学习技术理解意图、关系甚至未明示的用户需求。
一个关键领域是改进查询理解。传统的 IR 系统通常难以处理含糊不清的术语或上下文相关的短语。像 Transformer 这样的 AI 模型可以分析整个句子，识别语义关系，并从用户查询中推断含义。例如，通过分析用户的浏览历史或技术资料，搜索“Python 运行时错误”可以自动优先显示与编程相关的结果，而不是关于蛇的内容。开发者可以将预训练语言模型（例如 BERT）集成到搜索引擎中，无需手动编写规则即可处理同义词、俚语或多语言查询。像 Pinecone 这样的向量数据库已经允许工程师通过比较文本的数字表示来实现语义搜索，使结果比基于关键词的方法更具相关性。
AI 还将实现动态个性化和主动信息检索。系统可以分析用户行为模式，在用户明确查询之前主动呈现信息。例如，开发者门户可以自动突出显示与用户近期项目相关的 API 文档更新。协同过滤或神经网络推荐系统等技术可以应用于 IR——GitHub 的代码搜索已使用机器学习根据开发者的技术栈对结果进行排序。然而，这需要谨慎处理隐私和偏见问题。像差分隐私库（例如 TensorFlow Privacy）以及 Hugging Face Evaluate 等框架中的公平性指标，将成为开发者构建这些系统必不可少的工具。
最后，AI 将把 IR 扩展到文本之外。像 CLIP 这样的多模态模型可以将图像、代码片段和文本关联起来，从而在技术文档中实现“查找与此草图类似的图表”等搜索。对于维护任务，AI 驱动的 IR 系统可以交叉引用错误日志、文档和 Slack 讨论来提出解决方案。开发者需要设计能够处理不同数据类型的流水线——使用 Apache Tika 等工具进行内容提取，使用 FAISS 进行高效相似性搜索。挑战包括实时推理的计算成本，以及确保 AI 驱动排序的透明度，这可能需要在搜索仪表板中集成 LIME 或 SHAP 等可解释性框架。