本研究提出了一种动态历史上下文驱动的增强生成方法DH-RAG，旨在解决传统检索增强生成方法在多轮对话中未能充分利用历史信息的问题。DH-RAG通过查询重构和动态信息更新模块，提高了对话的相关性和连贯性，实验结果表明其在多个基准测试中优于传统模型。

本研究探讨了旅行推荐系统中用户意图的理解，特别是针对广泛和间接的目的地查询。提出了一种详细的子主题查询重构方法，结合查询的广度和深度，提升了用户查询的精准度。实验结果表明，该方法在召回率和精准度上优于现有技术，具有重要的应用潜力。