查询重写(Query Rewriting)

查询重写(Query Rewriting)是一种预检索策略,旨在通过重新表述原始查询来弥合输入文本和检索系统所需知识之间的差距。这种方法通过生成更有利于检索的新查询,帮助检索系统更好地理解用户的检索需求,从而提高检索的准确性和相关性。以下是查询重写方法的具体介绍:

1. 方法概述

查询重写方法的核心思想是通过重新表述原始查询,使其更符合检索系统的理解和处理方式。这通常涉及使用大型语言模型(LLMs)或其他生成模型来生成新的查询,这些新查询包含了更明确和具体的检索需求。

2. 重写-检索-阅读框架

Ma 等人提出的重写-检索-阅读框架包括以下步骤:

  • 重写步骤:使用LLM或其他生成模型对原始查询进行重写,生成一个或多个新的查询。这些新查询旨在明确表达检索需求,减轻检索系统理解输入的负担。
  • 检索步骤:使用重写后的新查询进行检索,通常通过密集检索器或其他检索技术来找到相关的文档或信息。
  • 阅读步骤:对检索到的相关信息进行阅读和解析,以生成最终的答案或输出。

3. 使用冻结LLM和可训练模型

Ma 等人在实验中测试了两种不同的设置:

  • 冻结LLM:使用预训练好的LLM作为重写器,不对其进行进一步的训练。这种方法依赖于LLM的预训练知识来生成新查询。
  • 可训练模型:使用可训练的生成模型作为重写器,通过在特定任务上进行微调来优化其性能。这种方法可以根据具体任务的需求进行定制。

4. 性能比较

实验结果显示,无论是使用冻结LLM还是可训练模型作为重写器,查询重写方法都优于传统的RAG(Retrieval-Augmented Generation)或生成模型。然而,在不同的QA(Ques

### 查询重写技术概述 查询重写技术(Query Rewriting)是一种通过改进原始查询来提高检索效果的技术。其核心思想是将用户的自然语言查询转换为更适合检索系统理解的形式,从而提升检索的准确性和相关性。以下是一些常见的查询重写方法及其特点: #### 1. 子问题查询 子问题查询的核心在于将复杂的查询拆解为多个更简单的子查询[^1]。这种方法特别适用于处理多步骤或复杂任务的查询。例如,对于一个关于“如何修复电脑无法启动的问题”的查询,可以将其拆分为多个子查询,如“检查电源连接”、“诊断硬件故障”等。 #### 2. HyDE 查询转换 HyDE(Hyperbolic Embedding for Dense Retrieval)是一种基于超球面嵌入的查询转换方法[^3]。它通过将文本映射到高维空间中的向量表示,使得语义相似的查询和文档在空间中距离更近。这种方法能够有效捕捉查询与文档之间的深层语义关系。 #### 3. Query2Doc 和 Doc2Query Query2Doc 和 Doc2Query 是两种互为逆过程的查询改写方法[^3]。Query2Doc 将查询扩展为类似文档的形式,以增加检索时的上下文信息;而 Doc2Query 则从文档中提取关键词或短语,生成新的查询。这两种方法常用于增强稀疏查询的表达能力。 #### 4. 回溯提示(Step-Back Prompting) 回溯提示是一种利用大语言模型(LLM)进行查询改写的策略[^1]。该方法通过逐步引导模型回顾查询背景和目标,生成更精确的查询版本。例如,对于模糊的病毒查询,可以通过提供时间、地域、用途等附加信息,帮助模型生成更具体的查询[^2]。 #### 5. 迭代检索生成(ITER-RETGEN) 迭代检索生成是一种动态调整查询的过程[^3]。在每次检索后,根据返回结果的质量反馈调整查询内容,并重复这一过程直到达到满意的检索效果。这种方法尤其适合处理初始查询质量较低的情况。 #### 6. 多角度查询改写(Multi-query) 多角度查询改写通过从不同维度对原始查询进行解析和扩展,生成多个改写后的查询。这些查询可以覆盖不同的场景、对象或限制条件,从而提高检索的全面性。 --- ### 技术流程图示例 以下是查询重写技术的一个典型技术流程图,展示了如何结合 LLM 和稠密检索引擎实现查询改写: ``` 用户原始查询 -> LLM 查询改写 -> 改写查询1, 改写查询2, 改写查询3 -> 稠密检索引擎1, 稠密检索引擎2, 稠密检索引擎3 -> 合并检索结果 -> 生成最终答案 ``` --- ### 示例代码:使用 LangChain + Qwen 实现查询改写 以下是一个使用 LangChain 和 Qwen 的简单查询改写实现示例: ```python from langchain.llms import Qwen from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.chains import LLMChain # 初始化 Qwen 模型 llm = Qwen() # 定义查询改写模板 prompt_template = PromptTemplate( input_variables=["query"], template="请根据以下查询生成多个改写版本:{query}" ) # 创建查询改写链 query_rewrite_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template) # 输入原始查询 original_query = "如何修复电脑无法启动的问题" # 执行查询改写 rewritten_queries = query_rewrite_chain.run(original_query) print("改写后的查询:") print(rewritten_queries) ``` --- ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

需要重新演唱

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值