クエリ拡張コンポーネントは、入力されたテキストを複数の異なる表現のクエリに言い換えるために設計されています。主な目的は、知識ベース内でのセマンティック検索を強化することであり、元のクエリを様々な言い回しに変換することで、情報検索時に関連情報とマッチする可能性を高めます。

コンポーネントの役割

このコンポーネントは、最初に入力されたメッセージから、同じ意図を異なる表現で示す複数の代替クエリを生成します。言語モデルを活用することで、これらのパラフレーズ（言い換え）クエリを生成し、後続の検索や情報取得タスクをより強力かつ包括的にします。特に、大規模なコーパスや知識ベースを検索するAIワークフローで有用であり、ユーザーのクエリと保存されたドキュメントの間に生じる意味的なミスマッチの問題を緩和します。

入力項目

このコンポーネントは以下の入力をサポートします。

クイック入力リファレンス

• Input： 言い換え対象のテキスト（必須）
• LLM： 使用するAIモデルの選択（任意）
• Chat History： モデルがより良いクエリを生成するための文脈履歴（任意）
• Number of Alternatives： 生成するバリエーション数（必須）
• Include Original Query： 出力に元のクエリを含めるかどうか（任意）
• System Message： モデルへの指示（任意・上級者向け）

出力項目

出力は、生成されたすべての代替クエリ（指定されていれば元のクエリも）を含むメッセージオブジェクトです。これらの代替案は、そのまま後続の検索や分析コンポーネントで利用できます。

利用シーンとメリット

• 検索リコールの向上： 意味的に多様なクエリを生成することで、異なる用語が使われている場合でも関連ドキュメントの検索漏れを防げます。
• あいまいな表現への対応： ユーザーのクエリが曖昧または不十分な場合でも、複数の解釈パターンで検索が可能です。
• 会話型AIの強化： チャットボットやバーチャルアシスタントに組み込むことで、ユーザー意図の柔軟な解釈が可能になります。
• QAシステムの前処理： 質問応答モデルに入力する前にクエリを拡張することで、答えの幅を広げられます。

利用例

たとえば、ユーザーが「パスワードをリセットするには？」と尋ねた場合、クエリ拡張コンポーネントは以下のような代替案を生成できます。

• 「パスワードを変更する手順は？」
• 「パスワードを忘れた場合の回復方法は？」
• 「パスワードリセットの手順」
• 「アカウントのパスワードを更新する方法」

これらの拡張クエリを知識ベース検索に使うことで、最も関連性の高い記事を見つけやすくなります。

機能サマリ表

このコンポーネントは、検索や情報取得の精度・柔軟性を高めたいあらゆるAIワークフローのための、強力で文脈を考慮したクエリ拡張の基盤となります。