文档搜索主要面临两方面的挑战：一个是数据准备与摄取，另一个是搜索相关性。
在文档搜索使用案例中，文档主体（语料库）来源于用户生成的或其他未管理的内容。这些内容中通常会包含拼写错误或其他错误、重复以及无意义的数据。在将这些数据加载到搜索引擎之前，您需要管理、清洗和规范化这些数据。准备好数据后，您需要将数据加载到引擎中（通过调用摄取 API 实现）。最后，您需要一个更新文档的流程，以便在文档发生变更时使用。
文档搜索的核心价值是检索与用户查询相关的文档，即搜索相关性。在检索过程中，搜索引擎通过统计方法（BM25）对所有匹配文档进行评分和排序。BM25 使用搜索词的唯一性与它们在匹配文档中的数量相交叉。查询所匹配的唯一术语越多，得分就越高。您必须针对自己的特定数据集调整评分函数；机器学习（ML）技术可帮您提高排名。搜索的好坏仅仅取决于它所检索的文档的相关性，而您要的是最佳结果。