HyDE（Hypothetical Document Embeddings）：探索假设性文档嵌入在AI检索中的应用

最新推荐文章于 2025-11-07 14:35:29 发布
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#人工智能 #hyde #RAG #检索增强生成 #LLM

随着人工智能技术的不断发展，信息检索领域也在持续演进。其中，一种名为 HyDE（Hypothetical Document Embeddings）的方法崭露头角，为零样本密集检索带来了新的突破。HyDE 通过结合大语言模型的生成能力和对比学习模型的编码能力，在不依赖相关性标签的情况下实现了有效的信息检索。今天我们一起聊一下 HyDE。

一、HyDE的基本概念

HyDE，全称假设性文档嵌入，是一种旨在增强AI系统中零样本密集检索能力的方法（RAG（Retrieval Augmented Generation）及衍生框架：CRAG、Self-RAG与HyDe的深入探讨）。其创新之处在于采用了两步走的策略：首先，利用大型语言模型生成一个假设性文档；其次，使用对比学习模型对这个文档进行编码。这种方法结合了生成式语言模型和密集检索技术的优势，为信息检索带来了新的可能性。

为了更好地理解HyDE，我们需要了解对比学习模型的基本概念。对比学习是一种机器学习技术，其核心在于让模型学会区分相似与不相似的数据点。在文档检索的语境下，对比学习模型能够学习以一种方式表示文档，使得相似的文档在表示空间中彼此接近，而不相似的文档则彼此远离。这种表示方式使得基于相似性的检索变得高效。

二、HyDE 的工作原理

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HyDE（Hypothetical Document Embeddings）
xycxycooo的博客
07-24 912
HyDE 方法的核心思想是通过生成与查询相关的假设文档来扩展查询的语义信息。这些假设文档被视为查询的“假设性答案”，它们包含了与查询相关的潜在信息，可以帮助检索系统更好地理解查询的意图，并找到更相关的文档。
构建LangChain应用程序的示例代码：35、如何使用假设性文档嵌入（HyDE）技术来改善文档索引教程
Hugo的博客
06-17 1018
除了使用预配置的提示外，我们也可以轻松构建自己的提示，并在生成文档的LLMChain中使用它们。如果我们知道查询将涉及的领域，这将非常有用，因为我们可以调整提示以生成更类似于该领域的文本。以下示例中，我们将提示条件设置为生成有关国情咨文的文本。# 定义自定义提示模板prompt_template = """请回答用户关于最近一次国情咨文的问题问题：{question}答案："""# 创建提示模板对象# 初始化使用自定义提示的LLMChain# 使用自定义提示加载HyDE# 嵌入查询。
RAG查询转换（Query Transformations）的优化方案（5）——HyDE（Hypothetical Document Embeddings）
陈开心的博客
02-20 862
1. **HyDE 文档生成**： - LLM 生成一个类似论文的假设文档，即使它的内容可能是错的。 - 这个步骤的目的是帮助后续的检索，而不是直接回答问题。 2. **基于 HyDE 文档检索相关资料**： - 用生成的 HyDE 文本去数据库搜索相关信息，找到真正的文档。 3. **基于检索到的文档生成答案**： - 把检索到的文档交给 LLM，让它整理成清晰的答案，确保最终结果基于真实数据。 这种方法能显著提升 RAG 任务的效果，避免 LLM 直接"胡编"答案，而是基于
HyDE vs HyPE：AI检索界的‘假想敌’革命，如何让RAG系统从‘找资料’变成‘懂你心’？”
寒冰屋的专栏
09-07 169
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使用假设文档嵌入 (HyDE) 改进检索
安静的软件工程师
03-10 4629
使用假设文档嵌入 (HyDE) 改进检索
HyDE 假设性文档嵌入：大模型 + 对比学习，从关键词相似度搜索到语义搜索
Debroon
07-04 3084
，以及“인간은 언제 피를 사용했나요？这个模型的特点是它不直接计算查询与文档之间的相似度，而是通过生成文档和编码这两个步骤间接地处理查询，使得系统能够以零样本的方式工作，即不依赖于具体的相关性标签进行训练。通过这种方式，HyDE不仅提高了检索的相关性和准确性，还能处理更复杂和多样化的查询，特别适用于需要高度解释性和语义理解的领域，如医疗、法律和科研文献检索。例如，如果指令是“写一个回答问题的段落”，InstructLM生成的文档虽然不是真实的，但能够反映出与查询相关的内容模式。
【RAG-四-检索前增强技术之HyDE假设文档增强】
zishuijing_dd的博客
05-07 1636
是一种基于大语言模型（LLM）的查询增强方法。其核心思想是：给定一个用户查询，使用语言模型生成一段描述性的假设文档，然后将该文档编码为稠密向量，代替原始查询进行检索。
HyDE：假设文档嵌入——重新定义检索增强生成的架构革命
fudaihb的博客
08-25 1154
HyDE技术突破传统RAG瓶颈，通过大模型"想象"理想答案提升检索准确率40% 2025年，HyDE（假设文档嵌入）技术通过创新性方法解决RAG系统的核心痛点： 核心突破：让LLM先生成假设答案文档，再以其为基准检索，实现从"查询匹配"到"答案匹配"的范式转换 技术优势： 三阶段流程（生成假设文档→嵌入转换→相似度检索） 有效解决语义/词汇不匹配问题 在HotpotQA数据集上实现82.4%准确率（较传统方法提升40%） 关键优化： 领域定制化提示工程 多阶段重排序策略 低随机性生成控制（温度参数0.2-0
在RAG（检索增强生成）系统中，HyDE详细解析与实战应用指南
主攻大数据 人工智能 物联网 安全 低空经济等方向。mtsc 、gtest特邀分享嘉宾
04-07 810
在RAG（检索增强生成）系统中，（Hypothetical Document Embeddings，假设性文档嵌入）是一种通过来优化检索效果的技术，其核心思想是让大模型（LLM）先“想象”可能的答案文档，再用这些假设文档去检索真实内容。fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;用户问题LLM生成假设答案向量化假设答案检索真实文档生成最终答案。
揭秘HyDE：提升AI检索能力的利器
adfyvatbia的博客
11-27 517
HyDE是一种强大的检索技术，能够在很多场景下显著提升搜索效果。想要深入了解HyDE的工作原理，可以查阅相关论文here。LangChain文档HyDE相关论文。
HyDE：改善大模型的信息检索的方法
Criss@陈磊
05-21 3581
HyDE，全称为Hypothetical Document Embeddings，是一种用于改进信息检索的方法。它通过生成可用于回答用户输入问题的假设文档，来对齐查询和文档的语义空间。这些文档是由大型语言模型（LLM）根据它们自身学习到的知识生成的，然后这些文档被向量化，用于从索引中检索文档。HyDe的工作过程是从使用LLM基于查询生成假设文档开始的，在完成了假设文档的生成后将生成的假设文档输入编码器，将其映射到密集向量空间中。
万字长文总结检索增强 LLM
WitsMakeMen的专栏
09-15 1702
检索增强 LLM ( Retrieval Augmented LLM )，简单来说，就是给 LLM 提供外部数据库，对于用户问题 ( Query )，通过一些信息检索 ( Information Retrieval, IR ) 的技术，先从外部数据库中检索出和用户问题相关的信息，然后让 LLM 结合这些相关信息来生成结果。这种模式有时候也被称为 检索增强生成 ( Retrieval Augmented Generation, RAG )。下图是一个检索增强 LLM 的简单示意图。
【RAG提升技巧】查询改写HyDE
yanqianglifei的专栏
06-06 1460
提高 RAG 推理能力的一个好方法是添加查询理解层 ——在实际查询向量存储之前添加查询转换。路由：保留初始查询，同时查明其所属的适当工具子集。然后，将这些工具指定为合适的选项。查询重写：维护选定的工具，但以多种方式重新编写查询，以将其应用于同一组工具。子问题：将查询分解为几个较小的问题，每个问题针对由其元数据确定的不同工具。ReAct Agent 工具选择：根据原始查询，确定要使用的工具并制定要在该工具上运行的特定查询。
构建企业级 RAG 系统的高级指南 [译]
KQe397773106的博客
03-08 1184
欢迎再次加入我们的“RAG 系统高级掌握”系列！我们将深入了解构建企业级 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 系统的复杂世界。网络上虽然不乏关于简易 RAG 系统的文章，但要构建一个坚固的企业级解决方案，过程却充满未知。许多开发者甚至不知道构建 RAG 系统时最关键的决策是什么…这篇博客不只是理论探讨，更是一个实践指南，旨在助您一臂之力！我们将从保障安全的关键措施到查询重写如何影响用户体验，提供实用的洞见和实际案例。
使用 LangChain 掌握检索增强生成 (RAG) 的终极指南：3、HyDE（假设文档嵌入）在RAG中的应用
Hugo的博客
07-17 1105
HyDE不是基于原始问题生成查询，而是专注于为给定的查询生成假设性文档。生成这种假设性文档的直觉是它们的嵌入向量可以用来在语料库嵌入空间中识别一个邻域，在这个邻域中，基于向量相似性检索类似的真实文档。在这种情况下，RAG将能够基于假设性文档检索更相关的文档，以准确回答用户查询。尽管这种技术可能有助于回答问题，但由于基于错误/虚构的假设性段落检索文档，答案有可能是错误的。首先，与之前的笔记本类似，我们首先创建我们的向量存储，并使用。使用生成的段落，我们使用我们的检索器检索相似的文档。回答我们原始的问题。
Prompt 策略：代码库 AI 助手的语义化搜索设计
Phodal's zenthink
09-17 2845
在过去的一周里，为了更好的构建 AI Agent 框架 Chocolate Factory（以下简称 CF），我们加入了一个新的应用：代码库 AI 助手。在设计时，为了更好的在框架底层提供这种能力，我们参阅了 Bloop 应用、LangChain、Spring AI、LlamaIndex 框架等的代码与思想，参考/复制（基于 Apache 2.0 协议） LangChain4j 的一部分 Vect...
LangChain框架入门：构建LLM应用的全新范式
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gitblog_00097的博客
11-07 468
LangChain作为当前最受欢迎的大语言模型应用开发框架，正在重新定义我们构建AI驱动应用程序的方式。这个开源项目不仅仅是一个工具库，更是一个完整的生态系统，旨在简化复杂AI应用的开发流程，让开发者能够专注于业务逻辑而非底层技术细节。框架采用模块化架构设计，提供标准化组件接口、强大的编排能力和丰富的生态系统集成，解决了AI应用开发中的技术碎片化、开发效率瓶颈和生产环境就绪等核心痛点。 ##
使用HyDE提升文档检索效率：从设置到应用的详细指南
mmlihaio的博客
11-08 815
HyDE，全称Hypothetical Document Embeddings，通过为查询生成一个假设文档来提升检索效果。这个假设文档被嵌入到向量空间，然后用于查找与真实文档相似的内容。该方法的基本原理是，假设文档在嵌入空间中可能比原始查询更接近目标文档。HyDE作为一种新兴的检索方法，提供了提升文档检索效率的新途径。通过设置环境，安装必要工具，并配置应用，你可以轻松集成HyDE到LangChain项目中。
[深入探索HyDE: 使用Hypothetical Document Embeddings提升文档检索效果]
ndAbsAfaqwdav的博客
12-12 766
HyDE通过生成假设文档来提高文档检索的相关性，是一种创新且实用的技术。Hypothetical Document Embeddings论文LangChain官方文档OpenAI API介绍。
用HyDE来优化RAG蒙汉机器翻译任务，如何实现
09-13
虽然给定引用未提及使用HyDE优化RAG进行蒙汉机器翻译任务的实现方法，但可以推测其通用实现思路如下： ### 整体框架搭建 基于可快速组合业务的RAG六大模块，搭建蒙汉机器翻译的RAG框架，该框架各模块应高度可扩展，具有极大灵活性，以便后续融入HyDE进行优化 [^1]。 ### 传统RAG构建 先采用RR模式构建传统的Naive RAG，作为蒙汉机器翻译任务的基础模型，为后续优化提供基础 [^1]。 ### 引入HyDE HyDE（Hypothetical Document Embeddings）通过生成假设文档嵌入来增强检索效果。在蒙汉机器翻译任务中，当用户输入蒙古语句子时，HyDE可以生成与该句子可能相关的假设文档，这些文档可以是潜在的翻译候选、相关的上下文信息等。将这些假设文档嵌入到RAG的检索过程中，从而提高检索的准确性和相关性。 ### 高级RAG转换 将原本的传统RAG转换为Advanced RAG（如RRRR模式），在这个过程中增加复杂的检索前和检索后过程。在检索前，利用HyDE生成的假设文档对输入的蒙古语句子进行预处理，例如对句子进行语义扩展、上下文补充等；在检索后，对检索结果进行筛选和排序，结合HyDE生成的信息评估结果的可靠性 [^1][^2]。 ### 奖惩机制实现 实现基于检索结果和用户评价的奖惩机制。当用户对翻译结果满意时，强化检索器的行为；当用户不满意时，纠正检索器的行为，使检索器能够根据HyDE提供的信息和用户反馈不断优化 [^1]。 ### 代码示例（伪代码） ```python # 模拟RAG系统 class RAGSystem: def __init__(self): self.retriever = Retriever() self.generator = Generator() def translate(self, mongolian_text): # 使用HyDE生成假设文档 hyde_docs = hyde_generate(mongolian_text) # 检索相关信息 retrieved_info = self.retriever.retrieve(mongolian_text, hyde_docs) # 生成翻译结果 translation = self.generator.generate(retrieved_info) return translation # 模拟HyDE生成假设文档 def hyde_generate(mongolian_text): # 这里需要具体的HyDE算法实现 # 简单示例，返回一些假设文档 return ["相关假设文档1", "相关假设文档2"] # 模拟检索器 class Retriever: def retrieve(self, mongolian_text, hyde_docs): # 检索逻辑 return "检索到的相关信息" # 模拟生成器 class Generator: def generate(self, retrieved_info): # 生成翻译结果 return "生成的汉语翻译" # 使用示例 rag = RAGSystem() mongolian_input = "蒙古语输入句子" chinese_translation = rag.translate(mongolian_input) print(chinese_translation) ```
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