以下是信息检索（IR）领域三个仍然活跃的、悬而未决的重大研究挑战
1. 处理歧义或多方面查询 信息检索的核心挑战之一是解决用户可能涉及多个概念的歧义查询。例如，搜索“Java”可能与编程语言、印度尼西亚岛屿或咖啡有关。目前的系统通常依赖于静态排名信号（例如，流行度）或用户历史记录，但在上下文不明确时，这些方法效果不佳。查询扩展和多样化等技术旨在解决这个问题，但它们常常过度依赖预计算数据，或者未能平衡相关性和多样性。例如，搜索引擎可能会因为开发人员的访问量很高而优先显示与编程相关的“Java”结果，无意中排除了其他有效的解释。开发能够在没有过多计算开销的情况下动态推断意图的方法仍然是一个悬而未决的问题。
2. 大规模高效神经网络检索 虽然像 Transformer 这样的神经网络模型提高了排名准确性，但将它们部署到大规模系统中具有挑战性。传统的倒排索引和基于 BM25 的方法速度快，但不够细致入微。相比之下，稠密检索模型（例如，DPR、ANCE）需要提前嵌入每个文档，这对于包含数十亿条目的语料库来说计算成本很高。例如，每天刷新万亿级别索引的嵌入向量需要庞大的基础设施。混合方法（例如，ColBERT）试图平衡速度和准确性，但这会在存储和延迟方面带来权衡。在保持神经网络检索器有效性的同时降低其推理成本——特别是对于实时应用而言——是一个尚未解决的问题。
3. 适应动态和短暂内容 现代信息检索系统难以处理快速变化的内容，例如社交媒体帖子、新闻或实时更新。索引和排名必须考虑时效性，但传统的抓取和索引周期太慢。例如，在突发新闻事件中，搜索结果可能比关键更新滞后几分钟。同样，处理删除或编辑（例如，撤回的文章）容易出错。正在探索时间感知排名模型和增量索引策略，但它们通常缺乏鲁棒性。此外，短暂内容（例如，故事、直播流）需要超出静态文本分析的新相关性度量。在不牺牲长尾查询稳定性的情况下解决这些问题仍然是一个关键挑战。
这些问题突出了现有技术不足之处，为新的算法、优化或混合架构提供了机会。