当系统难以在数据量、用户请求或复杂性增长时维持性能时，信息检索 (IR) 中的可扩展性挑战就会出现。 从根本上讲，IR 系统有效地索引和检索文档或数据，但扩展此过程会带来障碍。 例如，索引数十亿个文档需要大量的计算资源和存储空间。 如果索引算法没有优化，构建或更新索引可能会变慢，从而延迟检索。 同样，每秒处理数千个查询需要高效的查询处理管道，以避免延迟峰值。 当数据是动态的时候，这些挑战会加剧，需要实时更新索引，而不会降低性能。
一个主要问题是在数据扩展时平衡速度和准确性。 像倒排索引这样的技术对于小型数据集效果很好，但对于大型分布式数据可能效率低下。 例如，使用单节点索引的搜索引擎可能会因处理 TB 级的数据而吃力，从而导致开发人员采用 Apache Solr 或 Elasticsearch 等分布式系统。 然而，跨节点分布索引会引入同步、分片和负载平衡方面的复杂性。 另一个例子是排名算法：像神经排名模型这样计算密集型的方法提高了准确性，但需要 GPU 资源，而 GPU 资源的扩展成本很高。 开发人员通常需要在使用轻量级算法（例如，BM25）来提高速度和使用高级模型来提高相关性之间进行权衡。
基础设施成本和维护也带来了可扩展性挑战。 存储和处理大型数据集需要强大的硬件或云资源，这可能会变得非常昂贵。 例如，存储用户交互日志以进行个性化的推荐系统可能需要 PB 级存储，从而增加运营成本。 此外，水平扩展（添加更多服务器）会带来管理集群、处理节点故障和确保一致性能方面的开销。 缓存频繁访问的结果有助于减少负载，但设计有效的缓存策略（例如，选择要缓存的查询或使陈旧数据失效）会增加复杂性。 这些因素需要仔细的架构规划，以避免系统增长时出现瓶颈。