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# 复盘 1 | 搜索核心技术模块
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到目前为止，我们讲完了人工智能核心技术的第一个模块——_搜索_。我们从搜索的核心算法入手，进而讨论了搜索的两个关键组件，分别是查询关键字理解和文档理解，并落实到对搜索系统的评价，然后从宏观视角介绍了搜索框架的历史和发展，最后又从深度学习技术在搜索领域的应用角度，对分享做了一个延伸。
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整个模块共27期，9大主题，希望通过这些内容，能让你对搜索技术有一个系统的认识和理解，为自己进一步学习和提升打下基础。今天我们就来对这一模块的内容做一个复盘。
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提示：点击知识卡跳转到你最想看的那篇文章，温故而知新。如不能正常跳转，请先将App更新到最新版本。
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## 1.现代搜索架构剖析
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从20世纪50年代有信息检索系统开始，搜索系统大致经历了三个发展阶段。从最开始的“基于文本匹配的信息检索系统”到“基于机器学习的信息检索系统”，再到近几年受深度学习影响的“更加智能的搜索系统”。
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[](https://time.geekbang.org/column/article/1702)
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[](https://time.geekbang.org/column/article/1762)
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[](https://time.geekbang.org/column/article/1821)
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## 2.经典搜索核心算法
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[](https://time.geekbang.org/column/article/822)
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[](https://time.geekbang.org/column/article/828)
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[](https://time.geekbang.org/column/article/830)
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## 3.基于机器学习的排序算法
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问题设置：把一个排序问题转换成一个机器学习的问题设置，特别是监督学习的设置。
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[](https://time.geekbang.org/column/article/949)
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[](https://time.geekbang.org/column/article/950)
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[](https://time.geekbang.org/column/article/952)
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## 4.基于机器学习的高级排序算法
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[](https://time.geekbang.org/column/article/2026)
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[](https://time.geekbang.org/column/article/2052)
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[](https://time.geekbang.org/column/article/2099)
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## 5.查询关键字理解
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[](https://time.geekbang.org/column/article/1077)
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[](https://time.geekbang.org/column/article/1079)
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[](https://time.geekbang.org/column/article/1081)
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## 6.文档理解
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[](https://time.geekbang.org/column/article/1448)
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[](https://time.geekbang.org/column/article/1449)
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[](https://time.geekbang.org/column/article/1450)
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## 7.经典图算法
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[](https://time.geekbang.org/column/article/1883)
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[](https://time.geekbang.org/column/article/1938)
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[](https://time.geekbang.org/column/article/1940)
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## 8.基于深度学习的搜索算法
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[](https://time.geekbang.org/column/article/2297)
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[](https://time.geekbang.org/column/article/2298)
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[](https://time.geekbang.org/column/article/2332)
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## 9.搜索系统的评价
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If You Can’t Measure It, You Can’t Improve It.
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[](https://time.geekbang.org/column/article/1296)
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[](https://time.geekbang.org/column/article/1299)
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[](https://time.geekbang.org/column/article/1300)
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## 积跬步以至千里
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最后，_恭喜你在这个模块中已经阅读了70047字，听了220分钟的音频，这是一个不小的成就_。在人工智能领域的千里之行，我们已经迈出了扎实的第一步。
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感谢你在专栏里的每一个留言，给了我很多思考和启发。期待能够听到你更多的声音，我们一起交流讨论。
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