在人工智能领域，“检索”指的是一套用于从庞大的结构化或非结构化数据中查找、提取或组织相关信息的方法、技术与流程。这包括查询构建、语义分析、上下文理解，有时还包括基于已有数据推断新知识。检索区别于推荐或分类系统，其核心目标是让用户或系统基于明确的查询高效定位特定信息。

应用场景与案例

检索技术无处不在，例如网络搜索引擎、文档管理系统、数据库和语音助手。以Google为例，其每日处理数十亿次查询，依靠复杂的算法进行索引、排序和相关性匹配。在医疗领域，检索帮助快速查找科研文献或病历。在企业中，检索简化了文档管理与内部知识获取。

主要软件工具、库与框架

主流检索解决方案包括Elasticsearch、Solr（基于Apache Lucene）和OpenSearch，适合大规模文本检索。AI领域的Haystack、Vespa、Milvus支持语义和向量检索，特别适用于复杂或非结构化数据。Whoosh（Python）等库则为中小型应用提供轻量级方案。

最新发展与趋势

当前趋势是语义检索和向量检索，依托自然语言处理和深度学习模型（如BERT、GPT）的进步，提升了对查询上下文和意图的理解，优化了结果相关性。检索与聊天机器人、对话式代理的融合也为信息获取带来新突破。