什麼是資訊檢索呢？大家最清楚的例子莫過於網路搜尋引擎了。當你在Google Search上輸入一段你想查詢的字，作為一個使用者通常會跟搜尋引擎有以下的互動：

(i) 在你輸入的同時，提示你有哪些可能的搜尋選項，通常是熱門字或時事提供你選擇。

(ii) 當你按下Enter後，不到半秒時間，根據排名回傳給你一些可能是你需要的文件。

(iii) 若你覺得這個文件不是你所需要的，你可能會再往下一個文件搜尋，也可能修改查詢的字後重新查詢。

事實上，從檔案的搜集、建立索引，使用者在輸入時提供查詢推薦，到根據你的查詢回傳文件索引，在使用者開始查詢之前，搜尋引擎早就已經在運作了。

以上就是一個基礎資訊檢索系統的運作流程：

在索引的部分先將搜集來的文件進行預處理（前置處理），再來建立索引。常見的索引建立方式包含文件矩陣 (Document-Term Matrix)、倒排索引 (Inverted Index)和位置索引 (Positional Index)，關於預處理和這幾種索引方式會在之後的文章中詳述。

查詢時，我們會依照使用者輸入的查詢來為文件進行相似度加權（文件和查詢之間的相似度），最常見的兩種加權方式分別為TF-IDF以及BM25，最後根據加權後的相似度總值回傳最可能「相關」的文件。

值得留意的是，資訊檢索最主要的任務是要找出使用者的「資訊需求」，而不是僅僅找出使用者所輸入的字。相信我們也都有經驗，我們腦中有一個資訊需求，但我們不確定如何表達，但再一次又一次的改進查詢之後，我們真正需要的資料就浮現在搜尋當中了，這就是搜尋引擎成功找出我們資訊需求的過程。為了幫助使用者更快找到資訊需求，搜尋引擎會用「查詢推薦（查詢完全）」、「查詢擴展」等方式來強化回傳的搜尋結果。

明天開始將有一系列圍繞在搜尋引擎技術的介紹和實作，敬請期待！