大语言模型中的查询优化技术：从基础到前沿的全景解析

作者：北方的郎
原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/15596329418

 

在人工智能的浪潮中，大语言模型（LLMs）如ChatGPT等已经展现出了令人惊叹的能力，能够生成流畅的文本、回答复杂的问题，甚至进行多轮对话。然而，尽管这些模型在通用任务上表现出色，但在处理特定领域或需要最新信息的查询时，它们仍然面临着“幻觉”问题——即生成看似合理但实际不准确的内容。为了解决这一问题，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术应运而生。RAG通过动态检索外部信息来增强LLMs的回答能力，从而减少不准确内容的生成。而在这个过程中，查询优化（Query Optimization, QO）成为了决定RAG效果的关键因素。

由来自腾讯的研究者发表了“A Survey of Query Optimization in Large Language Models”，深入探讨了查询优化技术的演变、核心方法及其在大语言模型中的应用，带领读者全面了解这一领域的最新进展与未来方向。

Paper：A Survey of Query Optimization in Large Language ModelsAbs：https://arxiv.org/abs/2412.17558

以下为内容摘要：

1. 引言

大语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得了显著成就，但在处理特定领域或需要最新信息的任务时，仍然存在明显的局限性。特别是在面对超出其训练数据范围的查询时，LLMs容易产生“幻觉”，即生成看似合理但实际不准确的内容。为了解决这一问题，检索增强生成（RAG）技术被引入，通过动态检索外部信息来增强LLMs的回答能力，从而减少不准确内容的生成。

 

自Lewis等人于2020年提出RAG以来，该领域发展迅速，尤其是在ChatGPT等模型的出现后。然而，尽管RAG技术取得了显著进展，但关于其底层机制和后续研究的系统性分析仍然缺乏。此外，该领域的研究焦点分散，术语使用不一致，导致了一定的混乱。

RAG通常涉及多个核心概念，包括查询优化、信息检索和响应生成。其中，查询优化在直接决定检索信息的相关性方面起着至关重要的作用，进而影响最终回答的质量。尽管查询优化在检索增强的大语言模型中经历了快速发展，但缺乏系统性的总结来阐明其更广泛的轨迹。本文旨在填补这一空白，通过梳理查询优化在检索增强LLMs中的演变过程，展望其未来发展。

2. 查询优化的分层

查询优化对于提升检索增强生成的效果和精度至关重要。通过优化用户的原始查询，这一过程解决了语义模糊、复杂需求以及查询与目标文档之间的相关性差异等挑战。有效的查询优化需要对用户意图和查询上下文有深刻的理解，尤其是在处理复杂或多方面的查询时。成功实施查询优化可以显著提高问题解决的性能，从而大幅提升模型生成输出的质量。