本研究提出了Trigger$^3$框架，旨在改善因拼写错误、语音错误或知识缺口导致的查询错误。该框架结合传统纠正模型与大型语言模型，自适应选择纠正方法，显著提高查询纠正的效率和准确性。实验结果表明，Trigger$^3$在性能上优于现有模型，同时保持高效率。