神经IR与传统IR的不同之处在于，它利用深度学习模型，特别是神经网络，来更有效地理解和处理文本数据。虽然传统的IR系统主要依赖于关键字匹配和统计模型 (如tf-idf和BM25)，但神经IR系统专注于学习向量空间中查询和文档的表示，捕获更细微的语义。
在neural IR中，查询和文档通常使用word2vec，BERT或其他基于transformer的模型等模型转换为嵌入 (密集向量表示)。然后使用诸如余弦相似性或点积之类的相似性度量来比较这些嵌入以确定相关性，而传统的IR系统依赖于词频匹配。
Neural IR允许更好地处理复杂的查询，同义词和语义，使其特别适用于语义搜索和推荐系统等应用。它还减少了对显式特征工程的依赖，允许模型从数据中自动学习相关模式。