量子计算有可能通过比经典计算机更有效地解决特定的计算问题来增强信息检索 (IR)。 从本质上讲，量子计算利用叠加和纠缠等原理并行处理信息，这可以加速搜索大型数据集、优化排名或分析数据中复杂关系等任务。 对于 IR 系统，这可以转化为更快的查询处理、改进的相关性评分或更好地处理高维数据（例如文本嵌入）。 然而，这些好处并非普遍适用——量子算法必须与量子力学的内在优势相一致，才能超越经典方法。
一个具体的例子是量子搜索算法，例如 Grover 算法，它在理论上可以在 ( O(\sqrt{N}) ) 时间内搜索 ( N ) 项的未排序数据库，而经典方法需要 ( O(N) )。 在 IR 中，这可以加快诸如查找与稀有关键词匹配的文档或识别大型语料库中近似重复内容等任务。 另一个领域是量子机器学习模型，例如量子支持向量机，它可以通过更有效地处理特征空间来改进语义分析或聚类。 例如，量子算法可以通过减少相似性计算或降维的计算开销，更好地处理现代 IR 系统中使用的高维向量（例如，来自 BERT 等模型的嵌入）。
尽管存在这些可能性，但用于 IR 的实际量子计算仍然很大程度上是实验性的。 当前的量子硬件，例如含噪声中等规模量子 (NISQ) 设备，缺乏实际 IR 工作负载所需的量子比特数和误差稳定性。 混合方法（例如，使用量子算法执行特定子任务（例如，优化排序函数），同时依靠经典系统执行其余任务）在当今更可行。 开发人员可以使用 Qiskit 或 Cirq 等框架来模拟量子增强的 IR 组件，例如更快的最近邻搜索。 但是，广泛采用将取决于量子硬件的进步和为 IR 的独特挑战量身定制的算法设计，例如处理稀疏的非结构化文本数据。