查询增强（Query Enhancement）

查询增强（Query Enhancement）是由 Yu 等人提出的一种方法，旨在通过将原始查询和初步生成的输出组合成一个新的查询，从而提高检索的准确性和相关性。这种方法通过在新查询中包含初始输出，增强了要检索的支撑文档与给定问题之间的词汇和语义重叠，从而为检索系统提供了更多的相关信息。以下是查询增强方法的具体介绍：

1. 方法概述

查询增强方法的核心思想是通过组合原始查询和初步生成的输出，生成一个更丰富和更具信息量的新查询。这个新查询包含了原始查询的意图以及初步生成的输出的相关信息，从而帮助检索系统更好地理解用户的检索需求，并找到更相关的文档。

2. 生成新查询

• 组合原始查询和初步输出：首先，使用语言模型或其他生成模型对原始查询进行初步处理，生成一个或多个初步输出。然后，将这些初步输出与原始查询组合，生成一个新的查询。
• 新查询的特点：新查询不仅包含了原始查询的意图，还包含了初步输出的相关信息，这使得新查询在词汇和语义上与要检索的文档有更高的重叠度。

3. 检索相关信息

• 使用新查询进行检索：使用生成的新查询进行检索，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。
• 检索结果的启发：检索到的相关信息可以启发语言模型重新思考生成的结果，并对其进行增强。这有助于提高生成结果的准确性和相关性。

4. 提高检索性能

• 增强查询-输出关系：通过在新查询中包含初始输出，查询增强方法为直接阐明查询-输出关系提供了更多从语料库检索到的相关信息。这有助于检索系统更好地理解查询的意图，并找到更相关的文档。
• 整体性能提升：实验结果显示，查询增强在所有查询增强策略中实现了整体更好的性能。这是因为查询增强方法可以在生成答案的同时集中处理所有检索到的知识，从而提高检索的准确性和相关性。

5. 应用场景

查询增强方法适用于各种需要提高检索准确性的场景，特别是在查询语义信息不足或查询意图不明确的情况下。例如，在搜索引擎、问答系统、推荐系统等领域，查询增强可以帮助提高系统的性能和用户体验。

6. 挑战与展望

• 生成质量：新查询的生成质量直接影响检索效果。因此，需要不断优化生成模型的组合能力，确保生成的新查询既相关又准确。
• 计算成本：使用语言模型进行查询增强可能会带来较高的计算成本。未来的研究可以探索更高效的生成方法，以降低成本。
• 个性化增强：结合用户的历史行为和偏好，可以进一步个性化地增强查询，提高检索的个性化体验。

总之，查询增强方法通过组合原始查询和初步生成的输出，生成一个更丰富和更具信息量的新查询，从而提高了检索的准确性和相关性，是一种有潜力的检索增强技术。