Query改写不是你RAG查询优化的唯一方案~

一说到RAG查询优化（Query Optimization），不少小伙伴首先想到的就是Query改写，不止这一个哦，这里有更全、更专业QO技术分析：

腾讯最新QO技术研究综述，四大类Query优化：扩展、分解、消歧、抽象

查询优化（QO）对于提高大模型RAG的有效性和精确性至关重要。它通过改进用户的原始查询来解决多种挑战，包括模糊的语义、复杂的要求以及查询与目标文档之间的相关性差异。

Query优化详细分类

1、Query Expansion（查询扩展）

查询扩展技术对于提高检索增强生成的性能至关重要，尤其是当与大型语言模型（LLMs）集成时。查询扩展可以基于不同的知识来源，分为内部扩展和外部扩展。

Internal Expansion（内部扩展）

• 场景：内部扩展主要针对信息时效性较低的查询，这些信息通常包含在LLMs的预训练阶段内嵌入的知识。

• 案例：例如，原始查询“2020年夏季奥运会将在何处举行？”可以通过LLMs生成的相关额外信息进行优化。

External Expansion（外部扩展）

• 场景：外部扩展主要针对通常需要从知识库或网络中搜索事实的高度时效性查询。

• 案例：例如，原始查询“2024年夏季奥运会将在何处举行？”可以通过从知识库检索的相关信息进行优化。

2、Question Decomposition（问题分解）

对于复杂查询，简单地使用原始查询进行搜索通常无法检索到足够的信息。因此，LLMs需要先将这些查询分解成更简单、可回答的子查询，然后搜索与这些子组件相关的信息。通过整合这些子查询的响应，LLMs能够构建对原始查询的全面响应。

• 场景：顺序分解主要针对需要检索多个事实以形成全面答案的查询。

• 案例 A：原始查询“在2024年夏季奥运会上，中国在乒乓球或羽毛球上赢得的奖牌更多？”可以优化为两个子查询：“中国在2024年奥运会乒乓球上赢得了多少奖牌？”和“中国在2024年奥运会羽毛球上赢得了多少奖牌？”

• 案例 B：原始查询“2024年奥运会男子单打乒乓球金牌得主的出生日期是什么时候？”可以优化为两个子查询：“2024年夏季奥运会男子单打乒乓球冠军是谁？”（假设冠军是）和“的出生日期是什么时候？”

3、Query Disambiguation（查询消歧）

查询消歧旨在识别和消除复杂查询中的歧义，确保查询是明确的。这涉及到确定查询中可能被多种方式解释的元素，并细化查询以确保单一、精确的解释。

• 场景：查询消歧主要针对模糊查询或有多种潜在解释的查询。它专注于澄清和细化用户查询，以确保准确理解并检索相关信息。

• 案例：例如，原始查询“2024年夏季奥运会乒乓球单打冠军是谁？”可能指代男子或女子单打冠军，通过消歧，可以将其分解为两个子查询：“2024年夏季奥运会女子乒乓球单打冠军是谁？”和“2024年夏季奥运会男子乒乓球单打冠军是谁？”。

4、Query Abstraction（查询抽象）

查询抽象旨在提供对事实需求的更广泛视角，可能导致更多样化和全面的结果。这涉及到识别和提炼查询的基本意图和核心概念元素，然后创建一个高层次的表示，捕捉本质含义的同时去除具体细节。

• 场景：查询抽象主要针对不仅需要理解事实，还需要理解并应用与数据上下文相关的领域特定推理的查询。

• 案例：例如，原始查询“中国举办过多少次奥运会？”可以被抽象为“奥运会的举办历史”，这种抽象提供了一个更广泛的背景，有助于理解和回答查询。

查询优化技术分类树提供了一个清晰的层次结构，帮助理解不同技术之间的关系和它们在查询优化过程中的作用。

1. Query Expansion（查询扩展）

• 内部扩展（Internal Expansion）: 包括GENREAD、GUIDECQR、QUERY2DOC等技术，它们通过生成与查询相关的文档或利用LLMs已有的知识来扩展查询。

• 外部扩展（External Expansion）: 包括MUGI、KNOWLEDGPT等技术，它们通过从外部数据源检索信息来扩展查询。

2. Query Decomposition（问题分解）

• 包括RAG-STAR、PLAN×RAG、CONTREGEN等技术，它们将复杂的多跳查询分解为更简单、可管理的子查询或任务。

3. Query Disambiguation（查询消歧）

• 包括RSTAR、RQ-RAG、RAFT等技术，它们旨在消除查询中的歧义，确保查询的明确性，以便更准确地检索信息。

4. Query Abstraction（查询抽象）

• 包括SIMGRAG、COA、CRAFTING-THE-PATH等技术，它们通过抽象查询的本质意图和核心概念，以获取更广泛和全面的结果。

查询优化核心技术的分类树

A Survey of Query Optimization in Large Language Models
https://arxiv.org/pdf/2412.17558

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