信息检索 (IR) 系统使用强化学习 (RL)，通过从用户交互中学习来适应性地提高其性能。强化学习使这些系统能够优化排名算法、个性化内容传递以及根据反馈改进检索策略。在这种设置中，IR 系统充当一个代理，该代理采取行动（例如，对搜索结果进行排名）并获得奖励（例如，点击或停留时间）以随着时间的推移调整其行为。通过将检索构建为一个顺序决策问题，强化学习允许系统平衡即时用户满意度和长期参与目标，使其特别适用于用户偏好不断变化的动态环境。
强化学习在 IR 中的一个关键应用是动态排名优化。例如，搜索引擎可以使用强化学习根据实时用户点击来调整搜索结果的顺序。如果用户始终点击查询的第三个结果，则强化学习代理可以学习在未来排名中提高该结果。像多臂老虎机（一种简化的强化学习形式）这样的技术通常用于此，以测试不同的排名变化并快速识别高性能策略。另一个例子是个性化推荐系统，其中强化学习根据个人用户行为定制内容。例如，Netflix 可以使用强化学习来试验节目的不同缩略图放置，从而了解哪些选择可以带来更长的观看会话或减少流失。
然而，将强化学习集成到 IR 系统中面临着挑战。“探索-利用”的权衡需要在测试新策略（探索）与利用已知的有效策略（利用）之间取得平衡。例如，向用户展示不熟悉但可能相关的内容可能会因长期收益而带来短期不满。此外，延迟奖励（例如，衡量数周而不是立即点击的用户保留率）使奖励信号的设计变得复杂。实际实施还需要高效的模拟环境来训练强化学习模型，而不会在实验期间让用户体验不良体验。像 Google 这样的公司通过使用记录的交互数据在部署前预训练模型来解决这个问题。尽管存在这些障碍，但强化学习处理部分反馈并针对复杂的长期目标进行优化的能力使其成为现代 IR 系统的强大工具。