概述
在最初的形式中，相關性反饋涉及一個互動的循環過程，在這個過程中用戶選擇一組看似與用戶提問相關的檔案，然後系統利用從這些己選中的檔案中得到的特徵來對最初的用戶提問進行修改。最後執行這種修改後的提問，並得到一組新的檔案。最初的那組檔案將出現在新的結果列表中，但是他們可能以不同的排列次序出現。這種最初形式中的相關性反饋被認為是在研究和設定中改進檢索結果的有效機制。
標準的相關性反饋界面
標準的相關性反饋界面應包括一系列題名，在題名的旁邊還應附帶校驗框，以便用戶標記相關檔案。這樣，依靠系統不僅能暗示出未標記的檔案是不相關的，還能暗示出對未標記的檔案沒有做出任何評價。在一些情況中，標準的相關性反饋界面允許用戶為相關度指定一個值。標準的相關性反饋運算法則通常不能表現出特定的否定相關性判斷的論據，但是機器模擬運算法則卻能夠利用否定的反饋。
在用戶制定一組相關性判斷並傳達一個檢索指令後，系統不僅能夠自動重新衡量提問並再次執行檢索，而且還能夠產生一系列供用戶選擇的檢索詞，以便擴充最初的提問。系統通常不會從提問中分離出檢索詞。
在重新執行提問後，界面上將顯示出一系列新的題名。在用戶已判斷過的文獻旁邊的校驗框中進行相應的標記，有助於保留一種提示。
相關研究
標準的相關性反饋是以一個目標為依據的，這個目標是改進特定的提問並為常規的提問建立簡介。近來更多的研究人員己經開始發展這樣一種系統，這種系統在較長的相互作用的全過程中監測用戶的進展和行為，並且始終嘗試著預測今後用戶可能會使用哪一個文獻。這些系統叫做半自動化助手或者“代理”。這些系統中的一部分需要以一種目標語句或相關性判斷的形式來明確用戶的輸入，而另一部分則安靜地記錄用戶的行為並在這些行為的基礎上嘗試做出判斷。
