信息检索（IR）的最新趋势集中在提高跨不同数据类型的效率、准确性和适应性。三个关键发展包括神经搜索架构的兴起、多模态数据的集成以及实时个性化的进步。这些趋势解决了处理非结构化数据、动态内容扩展以及根据用户上下文调整结果等挑战。
以 BERT 和 GPT 等 Transformer 架构为核心的神经搜索模型已成为现代 IR 系统的中心。这些模型使用密集向量嵌入来捕获查询和文档之间的语义关系，优于传统的基于关键字的方法。例如，Facebook 的 Dense Passage Retriever (DPR) 利用双编码器网络将问题和段落映射到共享向量空间中，从而实现精确匹配。FAISS 或 Annoy 等工具优化了这些嵌入上的相似性搜索，使神经方法适用于大规模应用。开发者可以使用 Hugging Face 的 Transformers 或 OpenAI 的 API 等库实现这些方法，但在特定领域数据上进行微调对于性能仍然至关重要。
另一个趋势是多模态 IR，它在检索任务中结合了文本、图像、音频和视频。CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）等系统将视觉和文本数据对齐到统一的嵌入空间中，从而实现跨模态搜索（例如，根据文本描述查找图像）。这需要能够处理异构数据的架构（如 Vision Transformers 或混合编码器）以及 TensorFlow Extended (TFX) 等用于流水线集成的框架。挑战包括管理计算成本和确保模态之间的对齐。例如，Pinterest 使用多模态检索来根据用户上传的图像推荐视觉上相似的产品，将视觉特征与文本元数据相结合。
最后，受流式数据和用户上下文驱动，实时个性化越来越受欢迎。系统现在结合点击流数据、位置和历史行为来动态调整结果。Apache Kafka 或 Flink 可以处理流式交互以实时更新用户配置文件，而 Elasticsearch 的 Learned Sparse Encoder 提高了过滤个性化内容的效率。联邦学习或差分隐私等隐私感知技术有助于平衡个性化与数据安全。Spotify 的推荐引擎就是一个例子，它将协同过滤与实时收听习惯相结合，以优化播放列表。开发者必须优先考虑轻量级推理和模块化设计，以在此类系统中保持低延迟。