现代稀疏神经检索模型如SPLADE++有效解决语义匹配问题，克服传统关键词检索的局限。文章分析了不同模型的优缺点，并强调在复杂研究中选择合适的稀疏神经检索方法。

本文介绍了稀疏向量在关键词搜索中的应用，重点讨论了BM25和SPLADE++模型在文本检索中的使用。稀疏向量通过词汇索引表示文本，利用词频和逆文档频率（IDF）计算相似度。BM25模型考虑文档长度对关键词重要性的影响，而SPLADE++通过上下文扩展关键词，提高检索的语义理解能力。Qdrant平台支持这些模型的实现，提供高效的文本检索解决方案。