DeepSense-AI RAGbits项目中的LLM查询重述技术解析

DeepSense-AI RAGbits项目中的LLM查询重述技术解析

ragbits Building blocks for rapid development of GenAI applications 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/ragbits

在信息检索领域，查询语句的质量直接影响着搜索结果的准确性和相关性。DeepSense-AI的RAGbits项目近期引入了一项创新功能——基于大型语言模型(LLM)的查询重述技术，这项技术通过智能改写用户查询来显著提升文档搜索的效果。

技术背景与挑战

传统搜索引擎对用户输入的查询语句往往采取字面匹配的方式，这种方式存在几个固有缺陷：首先，用户查询可能存在拼写错误或语法不规范；其次，同一概念可能有多种表达方式；再者，用户有时难以准确表达自己的信息需求。这些问题都会导致搜索结果不尽如人意。

RAGbits的解决方案

RAGbits项目采用LLM技术构建了一个智能查询重述模块，该模块的核心功能包括：

1. 单版本改写输出：不同于生成多个可能的改写版本，系统专注于提供一个最优的改写结果，确保输出的一致性和确定性。

2. 拼写纠错能力：自动检测并修正查询中的拼写错误，例如将"accesibility"纠正为"accessibility"。

3. 语义优化：在不改变原意的前提下，将口语化或模糊的查询转化为更规范、更适合检索的形式。例如将"找关于AI的最新东西"改写为"人工智能领域的最新研究进展"。

4. 可定制提示：允许用户通过特定指令指导改写过程，如处理专业缩写、添加上下文等。

技术实现要点

该功能的实现涉及几个关键技术环节：

• LLM模型选择：选用适合文本改写任务的大型语言模型，平衡生成质量与响应速度。

• 提示工程：设计有效的系统提示模板，确保模型理解改写任务的要求和边界。

• 错误处理机制：当模型无法确定改写方向时，保留原始查询或采用保守策略。

• 性能优化：通过缓存、批处理等技术减少LLM调用的延迟和成本。

应用价值

这项技术的应用为文档搜索系统带来了显著提升：

1. 提高召回率：改写后的查询能匹配更多相关文档，减少因表达差异导致的漏检。

2. 提升准确率：纠正错误后的查询减少了无关结果的返回。

3. 改善用户体验：用户无需反复尝试不同查询表达，系统自动优化输入。

4. 领域适应性：通过自定义提示，可以轻松适配不同专业领域的术语和表达习惯。

未来发展方向

虽然当前功能已经取得良好效果，但仍有优化空间：

1. 多语言支持：扩展非英语查询的改写能力。

2. 上下文感知：结合用户历史查询和点击行为进行个性化改写。

3. 混合策略：在某些场景下可考虑生成少量(2-3个)改写版本并行搜索。

4. 反馈机制：允许用户对改写结果进行评价，持续优化模型表现。

RAGbits项目的这一创新展示了LLM技术在搜索领域的实用价值，为构建更智能的信息检索系统提供了可靠的技术路径。

ragbits Building blocks for rapid development of GenAI applications 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/ragbits