常用的信息检索 (IR) 工具和框架为开发人员提供库和系统，以构建搜索引擎、管理文档索引和高效处理查询。这些工具解决了核心 IR 任务，如索引、排序和检索基于相关性的文档。 它们的复杂性、可伸缩性和用例各不相同，使其适用于从小型应用程序到大型企业系统的各种项目。
Apache Lucene 是一个广泛用于全文搜索的基础 Java 库。它提供核心索引和搜索功能，允许开发人员构建自定义搜索解决方案。Elasticsearch 和 Apache Solr 等工具建立在 Lucene 之上，但增加了分布式架构、REST API 和预构建功能以实现可扩展性。例如，Elasticsearch 因其水平扩展和基于 JSON 的查询而广受欢迎，适用于日志分析和实时搜索。Solr 提供更固定的设置，具有分面搜索和地理空间查询等功能，通常用于电子商务平台。这两种工具都与 Kibana（用于 Elasticsearch）或 Solr 的管理 UI 等生态系统集成，以进行监控。
专用框架满足特定的 IR 需求。Facebook 的 FAISS 专注于高维向量的相似性搜索，使其成为推荐系统或机器学习应用的理想选择。Vespa 由 Yahoo 开发，将文本搜索与结构化数据查询相结合，并支持实时更新，通常用于个性化内容传递。对于轻量级项目，像 Whoosh 这样的 Python 库提供纯 Python 搜索实现，无需外部依赖项。像 Terrier 或 Anserini 这样的学术或研究导向的工具为 IR 实验提供可重现的基线。像 Amazon OpenSearch（从 Elasticsearch 分叉）或 Google 的 Vertex AI Matching Engine 这样的云服务抽象了基础设施管理，使团队能够专注于搜索逻辑。开发人员通常会组合工具 - 例如，使用 Elasticsearch 进行文本搜索，使用 FAISS 进行基于向量的推荐 - 以平衡性能和功能。