Los principales desafíos de la búsqueda de documentos se clasifican en dos áreas: ingesta y preparación de datos, y relevancia de la búsqueda.
En los casos de uso de la búsqueda de documentos, el grupo de documentos (corpus) se origina a partir de contenido generado por los usuarios u otro contenido sin seleccionar. Este contenido suele incluir erratas u otros errores, repeticiones y datos que no tienen sentido. Antes de cargar estos datos en un motor de búsqueda, es necesario seleccionarlos, limpiarlos y normalizarlos. Una vez preparados, hay que cargarlos en el motor (mediante llamadas a las API de ingesta). Por último, se necesita un proceso para actualizar los documentos a medida que vayan cambiando.
El valor principal de la búsqueda de documentos es recuperar documentos que sean relevantes para la consulta del usuario (relevancia de la búsqueda). Durante la recuperación, el motor de búsqueda puntúa y ordena todos los documentos coincidentes mediante una medida estadística (BM25). BM25 utiliza la exclusividad del término de búsqueda combinada con su recuento en los documentos coincidentes. Cuantas más veces coincida la consulta con más términos únicos, mayor será la puntuación. Debe ajustar la función de puntuación para su conjunto de datos en concreto; las técnicas de machine learning (ML) le ayudan a mejorar la clasificación. La búsqueda será tan buena como la relevancia de los documentos que recupere, y siempre aspira a lo mejor.