信息检索（Information Retrieval, IR）是计算机科学和信息科学的核心研究领域之一，旨在从大规模数据集合中高效、准确地获取用户所需的信息。随着互联网的快速发展和人工智能技术的进步，信息检索技术不断革新，在搜索引擎、推荐系统、智能问答等领域发挥着重要作用。近年来，深度学习、大语言模型（LLMs）和跨模态检索等技术的突破，进一步推动了信息检索的发展。本文综述了信息检索的最新研究进展、关键技术突破，并探讨了未来的发展趋势。

传统的检索模型（如BM25、TF-IDF）主要依赖词频统计和文档结构特征，而深度学习技术（如BERT、Transformer）的引入显著提升了检索的语义理解能力。近年来，预训练语言模型（PLMs）在信息检索中表现出色。例如，ColBERT（Khattab & Zaharia, 2020）通过结合BERT的语义表示和高效的向量检索技术，实现了高精度的文档匹配。此外，ANCE（Xiong et al., 2021）采用对抗负采样策略优化检索模型，进一步提升了长尾查询的检索效果。

大语言模型（如GPT-4、PaLM）在生成任务中表现出色，但其知识受限于训练数据，可能产生幻觉（hallucination）问题。检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）通过结合信息检索和生成模型，动态引入外部知识库，提高了生成内容的准确性和可信度（Lewis et al., 2020）。例如，Google的REPLUG（Shi et al., 2023）通过检索多个相关文档并集成到生成过程中，显著提升了问答系统的性能。

随着多媒体数据的爆炸式增长，跨模态检索（如图文检索、视频检索）成为研究热点。CLIP（Radford et al., 2021）通过对比学习实现了图像和文本的联合表示，显著提升了跨模态检索的精度。近期，Flamingo（Alayrac et al., 2022）进一步扩展了多模态检索能力，支持图像、视频和文本的联合理解与检索。

传统倒排索引在大规模数据检索中存在性能瓶颈，而基于图的近似最近邻搜索（ANN）技术（如FAISS、HNSW）显著提升了高维向量的检索效率（Johnson et al., 2019）。此外，SPANN（Chen et al., 2022）通过稀疏注意力机制优化索引结构，进一步降低了计算开销。

用户意图的多样性使得个性化检索成为关键挑战。近期研究（如Dai et al., 2022）提出基于会话历史的动态检索模型，通过建模用户长期偏好和短期需求，提升了搜索体验。此外，强化学习（如DRL-IR）被用于优化检索策略，动态调整排序结果（Zou et al., 2023）。

随着AI伦理问题的凸显，可解释检索（Explainable IR）受到广泛关注。例如，ExBERT（Atanasova et al., 2020）通过注意力可视化技术解释检索结果，而FactChecker（Thorne et al., 2021）则结合知识图谱验证检索内容的可信度。

1. 多模态与多语言检索的深度融合：未来信息检索系统需支持更复杂的多模态查询（如“找到与某段音乐匹配的舞蹈视频”），并优化低资源语言的检索性能。 2. 绿色信息检索：随着计算资源消耗的增长，研究低能耗的轻量级检索模型（如蒸馏技术）将成为重要方向。 3. 人机协同检索：结合人类反馈（如强化学习来自动优化检索策略）可能成为下一代搜索引擎的核心技术。 4. 隐私保护检索：联邦学习（Federated Learning）和差分隐私（Differential Privacy）技术将助力用户在保护数据隐私的同时获得精准检索服务。

信息检索技术正经历从传统关键词匹配到语义理解、多模态融合的深刻变革。未来，随着大模型、跨模态学习和可解释AI的发展，信息检索将在智能化、个性化和可信化方向持续突破，为数字社会提供更高效、更精准的知识服务。