一种基于大语言模型的智能广告推广方法

本发明公开了一种基于检索增强生成模型与转化反馈优化的大语言模型广告生成方法，包括如下步骤：S1、采集广告输入数据；S2、生成用户行为向量；S3、构造检索查询向量并输入检索模块；S4、从广告知识库中获取与查询向量匹配的文档内容；S5、融合文档内容与多源语境生成广告语境嵌入向量；S6、将语境嵌入向量输入广告生成模型，生成候选广告文本；S7、对候选广告文本进行转化率预测；S8、基于用户反馈构造偏好样本对并采用直接偏好优化算法优化广告生成模型。本发明实现了广告内容生成过程中的上下文语境建模、语义信息增强和行为驱动的生成策略优化，提升了广告生成结果的语境相关性与投放转化效果，适用于多平台智能广告生成场景。