融合大模型与增量学习的数据查询结果排序方法及系统

本发明涉及信息管理技术领域，具体为融合大模型与增量学习的数据查询结果排序方法及系统；所述方法包括：利用预训练大模型构建初步查询模型,生成高质量初步结果；然后插入低相关对抗样本,增加结果多样性,并收集用户反馈；基于历史查询行为,训练用户查询满意度模型,从多角度建模满意度；将满意度预测引入查询优化,对满意度不高的查询动态调整策略,生成增量查询结果存入缓存；融合初步结果与增量结果,去除低相关项,动态更新查询列表；本发明在提高数据质量的同时保持稳定性,实现查询结果的动态优化平衡,持续提升用户体验。