不同类型的信息检索模型是为了应对特定的挑战和建立检索相关信息的流程。经典模型构成了该领域的基础，非经典模型试图消除传统方法的局限性，而替代信息检索模型则更进一步，经常会与 Machine Learning 和语言模型等先进技术相集成。一般来说，最常见的信息检索模型类型包括：

布尔模型布尔模型是最早也最简单的信息检索模型之一，它基于布尔逻辑，使用包括 AND、OR 和 NOT 在内的运算符来组合查询词。文档表示为词语的集合，查询会进行处理以识别与指定条件匹配的文档。尽管布尔模型对精确查询匹配很有效，但无法根据相关性对文档进行排序，也无法提供部分匹配项。

向量空间模型在此模型中，文档和查询表示为多维空间中的向量。每个维度对应一个唯一的词语，每个维度中的值表示该词语在文档或查询中的重要性和出现的频率。通过计算查询向量和文档向量之间的余弦相似性，可确定文档与查询的相关性。向量空间模型在一定程度上是为了解决布尔模型的缺点而开发的，它可以根据相关性分数提供排序结果，并广泛用于文本检索。

概率模型此模型会估算文档与给定查询相关的概率。它在计算相关性概率时会考虑词语出现频率和文档长度等因素。它在处理大量数据时特别有用。由于该模型使用加权统计，因此非常适合提供排序结果。

潜在语义索引 (LSI)LSI 使用奇异值分解 (SVD) 来捕获词语与文档之间的语义关系。和语义搜索一样，语义索引使用意图和上下文来识别概念上相关的文档，即使这些文档没有完全相同的词语亦可执行。这一关键能力使 LSI 可用于在一段文本中提取词语的上下文含义。

Okapi BM25BM25 是概率模型中比较流行的变体之一，同时也是一个搜索相关性排名函数。搜索引擎使用它来估算文档与搜索查询之间的相关性。它不考虑文档中词语之间的相互关系，而是根据查询词在每个文档中的出现次数对一组文档进行排序，它由许多具有不同组件和参数的评分函数组成。BM 是 Best Matching 的简写，意思是“最佳匹配”。