领域外信息检索挑战：深度剖析与应对策略
在信息检索（Information Retrieval, IR）领域，技术的演进不断推动着检索效率与精度的提升。近年来，以BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）为代表的稠密向量技术凭借其强大的上下文理解能力，在熟悉领域内的信息检索任务中取得了显著成效。然而，当这些技术跨越至非熟悉领域（Out-of-Domain, OOD）进行信息检索时，一系列挑战也随之浮现，这些挑战不仅考验着技术的适应性，也促使研究者们探索更加灵活、高效的解决方案。
一、BERT在OOD信息检索中的优势与局限
优势：精准捕捉复杂语境
BERT等稠密向量技术通过预训练大规模语料库，学会了对文本中复杂语境的深刻理解。相较于传统的词袋模型（Bag-of-Words, BoW），BERT能够捕捉到词语在不同上下文中的微妙差异，从而在语义层面上实现更精准的文本表示。这一特性在处理熟悉领域的查询时尤为突出，能够显著提升检索结果的准确性和相关性。
局限：OOD环境中的性能瓶颈
然而，当BERT等模型应用于OOD信息检索时，其性能往往大打折扣。这主要是由于模型的训练过程高度依赖于特定领域的训练数据，导致其在处理未见过的文本片段时难以生成有效的embeddings。特别是在含有大量特定领域术语的数据集中，BERT可
