Belge aramanın başlıca zorlukları ikiye ayrılı: veri hazırlayıp alma ve arama alaka düzeyi.
Belge arama kullanım örneklerinde, belgelerin gövdesi (korpus), kullanıcı tarafından oluşturulan veya diğer düzenlenmemiş içeriklerden oluşur. Bu içeriklerde genellikle yazım hataları veya başka hatalar, tekrarlar ve anlamsız veriler yer alır. Bu verileri bir arama motoruna yüklemeden önce seçmeniz, temizlemeniz ve normalleştirmeniz gerekir. Veriler hazırlandıktan sonra, bu verileri motora yüklemeniz (alım API'lerini çağırarak) gerekir. Son olarak, belgeleri değiştikçe güncellemek için bir sürece ihtiyaç duyarsınız.
Belge aramanın temel değeri, kullanıcının sorgusuyla alakalı belgeleri (arama alaka düzeyi) getirmektir. Arama motoru, sonuç getirme sırasında eşleşen tüm belgeleri istatistiksel bir ölçümle (BM25) puanlar ve sıralar. BM25, eşleşen belgelerdeki sayılarıyla kesişen arama teriminin benzersizliğini kullanır. Sorgu ne kadar çok benzersiz terimle eşleşirse puanı o kadar yüksek olur. Özel veri kümeniz için puanlama işlevini ayarlamanız gerekir. Makine öğrenimi (ML) teknikleri, sıralamanızı iyileştirmenize yardımcı olur. Arama, yalnızca getirdiği belgelerin alaka düzeyi kadar iyidir ve en iyi sonucu almak istersiniz.