强化学习（RL）通过利用用户交互反馈，使系统能够通过试错学习最优的排名策略，从而提升信息检索（IR）排名。与依赖固定规则或静态数据集的有监督学习等传统 IR 方法不同，RL 将排名视为一个顺序决策问题。系统（或称“代理”）根据奖励（如点击、停留时间或明确的用户评分）调整其排名策略，以最大化长期用户满意度。例如，如果用户持续跳过排名在第 3 位的结果，RL 模型可能会学习到在该位置降低类似内容的优先级。这种动态适应使系统能够在用户行为和内容相关性随时间变化的真实场景中优化排名。
RL 的一个关键优势在于它能够处理延迟或间接反馈。例如，用户可能点击一个结果，但很快离开页面，这表明内容并非真正相关。RL 模型可以关联多次交互中的这些信号来调整排名。搜索引擎或推荐系统等平台经常使用深度 Q 网络 (DQN) 或策略梯度方法等 RL 框架。在一种实现中，代理可以将选择文档用于特定排名位置定义为行动，将用户查询和上下文的表示定义为状态，并将互动指标定义为奖励。使用历史交互日志进行离线训练，使模型能够在部署前模拟用户反馈，降低初始排名不佳的风险。随着时间的推移，系统学会平衡探索（测试新的排名策略）和利用（使用已知有效策略），以优化结果。
然而，将 RL 应用于 IR 也带来了挑战。定义准确的奖励函数至关重要但并非易事：过于简单的奖励（例如，优先考虑点击）可能会助长点击诱饵而非真正的相关性。开发者通常会结合多种信号，例如滚动深度、转化率或明确反馈，来构建鲁棒的奖励模型。此外，RL 需要谨慎处理历史数据中的偏差；例如，由于过时策略而先前排名较高的结果可能会扭曲训练。反事实学习或逆倾向权重等技术被用于纠正这些偏差。实际应用通常从混合方法开始，即 RL 对通过有监督学习训练的基线模型（例如，神经排名模型）进行微调。这减少了冷启动问题并确保了稳定性。通过基于真实用户行为迭代优化排名，RL 使 IR 系统比静态算法更能有效地适应，尽管这需要仔细设计和监控以避免意外后果。