Thành phần Mở Rộng Truy Vấn được thiết kế để diễn đạt lại một đoạn văn bản đầu vào thành nhiều câu truy vấn thay thế khác nhau. Mục đích chính là nâng cao khả năng tìm kiếm ngữ nghĩa trong kho tri thức bằng cách tạo ra nhiều cách diễn đạt khác của truy vấn gốc, từ đó tăng khả năng đối chiếu và tìm được thông tin phù hợp trong quá trình truy xuất.

Thành phần này làm gì?

Thành phần này nhận một tin nhắn đầu vào và tạo ra nhiều truy vấn thay thế diễn đạt cùng một ý định theo các cách khác nhau. Bằng cách tận dụng mô hình ngôn ngữ, nó có thể sinh ra các truy vấn diễn đạt lại này, giúp các tác vụ tìm kiếm hoặc truy xuất thông tin phía sau trở nên mạnh mẽ và toàn diện hơn. Điều này đặc biệt hữu ích trong các quy trình AI liên quan đến việc tìm kiếm trên kho dữ liệu lớn hoặc kho tri thức, vì nó giảm thiểu vấn đề không khớp ngữ nghĩa giữa truy vấn của người dùng và tài liệu lưu trữ.

Đầu vào

Thành phần này hỗ trợ các đầu vào sau:

Tham khảo nhanh các tham số đầu vào

• Input: Văn bản cần diễn đạt lại (bắt buộc)
• LLM: Chọn mô hình AI sử dụng (không bắt buộc)
• Chat History: Ngữ cảnh trò chuyện giúp mô hình tạo truy vấn tốt hơn (không bắt buộc)
• Number of Alternatives: Số lượng biến thể cần tạo (bắt buộc)
• Include Original Query: Có giữ truy vấn gốc trong kết quả không (không bắt buộc)
• System Message: Hướng dẫn cho mô hình (không bắt buộc, nâng cao)

Đầu ra

Đầu ra là một đối tượng tin nhắn bao gồm tất cả các truy vấn thay thế được tạo ra (và có thể có cả truy vấn gốc nếu được chọn). Những truy vấn này có thể được sử dụng trực tiếp trong các thành phần tìm kiếm hoặc phân tích phía sau.

Khi nào và tại sao nên sử dụng

• Cải thiện khả năng tìm kiếm: Bằng cách tạo ra các truy vấn đa dạng về ngữ nghĩa, bạn tăng khả năng truy xuất được tất cả tài liệu liên quan, ngay cả khi chúng dùng từ ngữ khác nhau.
• Xử lý mơ hồ: Hữu ích khi truy vấn của người dùng không rõ ràng hoặc chưa đầy đủ; các truy vấn thay thế có thể bao phủ nhiều cách hiểu khác nhau.
• Nâng cao AI hội thoại: Tích hợp vào chatbot hoặc trợ lý ảo để diễn giải ý định người dùng linh hoạt hơn.
• Tiền xử lý cho hệ thống hỏi đáp: Trước khi đưa truy vấn người dùng vào mô hình trả lời, hãy mở rộng truy vấn để bao quát nhiều đáp án hơn.

Ví dụ tình huống sử dụng

Giả sử người dùng hỏi: “Làm sao để đặt lại mật khẩu?” Thành phần Mở Rộng Truy Vấn có thể tạo ra các truy vấn thay thế như:

• “Các bước để thay đổi mật khẩu là gì?”
• “Làm thế nào để khôi phục mật khẩu đã quên?”
• “Hướng dẫn đặt lại mật khẩu”
• “Cách cập nhật mật khẩu tài khoản?”

Những truy vấn mở rộng này có thể được dùng để tìm kiếm trong kho tri thức, giúp tăng khả năng tìm được bài viết phù hợp nhất.

Bảng tóm tắt

Thành phần này là một khối xây dựng giá trị cho mọi quy trình AI cần mở rộng truy vấn mạnh mẽ, nhận biết ngữ cảnh để nâng cao khả năng tìm kiếm và truy xuất thông tin.