探索提升RAG系统问答质量的技术路线

最新推荐文章于 2025-07-19 20:40:11 发布

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分类专栏：人工智能文章标签：人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jackeydengjun/article/details/146890201

Query Translation

Query Translation 将用户的自然语言查询转换为更适合检索和生成的形式。在这个过程中，系统将原始查询转化成一种或多种可以提升信息检索效果的形式，确保系统能够更有效地从不同的数据源中提取相关信息。

对于具有挑战性的检索任务，用户问题的措辞可能不太恰当。Query Translation 是指将用户的原始问题重新表达，使其更适合检索过程，提高检索的相关性和准确性。

在 RAG 系统中，直接使用用户的原始问题进行检索可能会遇到以下问题：

Query Translation 包括以下几个技术或方法：

Multi-query：通过生成多个查询，系统可以扩大检索范围并提高准确性。例如，针对同一个问题生成几个不同的查询，增加从多个角度检索到相关信息的可能性，提高召回率。

1. “DeepSeek-R1 的推理能力受哪些因素影响？”
2. “如何优化提示（prompt）来增强 DeepSeek-R1 的推理能力？”
3. “有哪些方法可以提升 DeepSeek-R1 在数学推理任务上的表现？”

RAG-Fusion：指将多个查询的结果进行融合，选择最相关的信息。通过将多个查询结果合并，可以得到更加丰富和精确的答案。

Multi-query 主要是生成多个查询，而 RAG-Fusion 侧重于如何融合这些查询的检索结果（例如 Reciprocal Rank Fusion）。

Decomposition：将复杂问题拆解成多个简单问题，然后分别检索每个子问题的答案。这样可以避免处理复杂问题时可能遇到的信息检索困难。

1. “Transformer 在文本摘要任务上的优点是什么？”
2. “RNN 在文本摘要任务上的优点是什么？”
3. “Transformer 和 RNN 在文本摘要任务上的对比研究有哪些？”

Step-back：如果当前查询无法获得足够相关的文档，系统可以先查询更高层次的信息，再细化检索。适用于探索性查询和不确定性较高的问题。

HyDE：Hypothetical Document Embeddings，这是一种更为复杂的技术，根据用户查询生成假设性的文档形式，将其嵌入，并在检索中使用它们，从而提高检索效果。通过这种转换，系统可以更好地理解用户意图并找到最相关的信息。

简而言之，Query Translation 通过一系列技术方法将原始问题转化成更易于检索的查询形式，优化检索过程并提升最终的答案质量。

✅ 提高召回率：通过 Multi-query、RAG-Fusion 等方法确保检索更全面。
✅ 提升查询精度：Step-back 和 HyDE 方法优化查询表达，提高相关性。
✅ 增强复杂查询的可操作性：查询分解可以让复杂问题更容易匹配数据库内容。

QA：Multi-query 和 RAG-Fusion 都首先根据用户的原始查询生成多个相关的查询，那它们有什么区别呢？

Multi-query 和 RAG-Fusion 都是处理和扩展用户查询的技术，尽管它们看起来有些相似，但在具体实现和目标上有所不同。

Multi-query 的核心思想是根据用户的一个查询生成多个不同的查询。这些查询可以从不同角度、不同维度或者用不同的表达方式来探讨同一个问题。这样做的目的是扩展检索范围，增加找到相关信息的机会。

目标：扩大检索的覆盖面，确保系统在多个可能的查询方式下都能获取到相关信息。
实现：系统会生成多个查询并分别发送到检索模块，获取每个查询的结果。
举例：假设用户询问“如何提高机器学习模型的准确性？”系统可能生成以下几个查询：
- “提高机器学习模型准确性的技巧”
- “机器学习精度优化方法”
- “如何训练更精确的机器学习模型”