一种基于大语言模型的文档检索查询改写方法及系统

本发明公开了一种基于大语言模型的文档检索查询改写方法及系统，收集查询改写数据集，进行相关性过滤和检索增量，保留与查询改写任务高度相关的数据样本；收集与查询改写任务高度相关的辅助任务数据集，构建多任务SFT数据集；基于GPT‑2构建自监督微调模型，以查询为输入，以查询改写为输出，使用多任务SFT数据集训练自监督微调模型；将自监督微调模型视为智能体，基于强化学习进行目标对齐，使其在生成查询改写时更符合用户意图；采用束搜索算法为每个查询生成多个候选改写，输入目标对齐的自监督微调模型，检索一组相关文档。本发明提高了检索相关性，提升了用户满意度。