查询扩展

查询扩展通过为用户查询添加术语或上下文，提升文档检索的准确性。在RAG系统中，它提升召回率和相关性，帮助聊天机器人和AI更有效地处理模糊或同义查询，提供精准答案。

查询扩展是指在将用户原始查询发送给检索机制之前，通过添加额外术语或上下文对其进行增强的过程。这种加强有助于检索到更相关的文档或信息片段，从而生成更准确、上下文更合适的响应。如果使用替代查询进行文档检索并重新排序，RAG流程可以在提示上下文窗口中获得更精确的文档结果。

什么是检索增强生成（RAG）？

检索增强生成（RAG）是一种结合了检索机制和生成模型的AI架构，旨在生成更准确、上下文相关的响应。在RAG系统中，检索组件会根据用户查询，从知识库中获取相关文档或数据块。随后，生成模型（通常是大语言模型或LLM）利用这些检索到的信息来生成连贯且有信息量的答案。

查询扩展在RAG系统中的作用

提升检索性能

在RAG系统中，生成答案的质量很大程度上取决于检索到文档的相关性。如果检索组件未能获取最相关的信息，生成模型可能会输出次优或无关的答案。查询扩展通过优化初始查询，提高检索所有相关文档的概率，从而解决这一挑战。

提高召回率

通过使用相关术语、同义词或释义扩展原始查询，查询扩展拓宽了检索范围。这提升了检索系统的召回率，即能从知识库中捕获更多相关文档。更高的召回率为生成模型提供了更丰富的上下文，提升RAG系统整体输出的质量。

查询扩展在RAG系统中的应用方式

查询扩展流程步骤

1. 接收用户查询：流程从用户原始查询开始，该查询可能不完整、模糊，或使用了与知识库文档不一致的术语。
2. 生成扩展查询：系统生成与原始查询语义相近的其他查询。这可通过多种技术实现，包括利用大语言模型（LLM）。
3. 检索文档：每个扩展查询用于从知识库中检索文档，结果是获得更大且多样化的相关文档集合。
4. 聚合结果：将检索到的文档聚合，去重并根据相关性排序。
5. 生成响应：生成模型利用聚合后的文档，为用户查询生成最终答案。

查询扩展技术

1. 利用大语言模型（LLM）

如GPT-4等LLM可以生成与原始查询语义相近的查询或释义。通过理解上下文和语言细节，LLM能够生成高质量的扩展，涵盖多种提问方式。

示例：

• 原始查询：“气候变化的影响”
• LLM生成的扩展查询：
  • “全球变暖的影响”
  • “环境变化的后果”
  • “气候变异及其作用”

2. 假设答案生成

该方法通过LLM为用户查询生成一个假设答案。然后将假设答案添加到原始查询中，为检索提供更多上下文。

流程：

• 为查询生成一个假设答案。
• 将原始查询与假设答案结合。
• 用合并后的文本作为检索的查询。

示例：

• 原始查询：“哪些因素导致了收入增长？”
• 生成的假设答案：
  • “公司的收入增长得益于成功的市场营销活动、产品多元化以及拓展新市场。”
• 合并查询：
  • “哪些因素导致了收入增长？公司的收入增长得益于成功的市场营销活动、产品多元化以及拓展新市场。”

3. 多查询方法

通过生成多个不同表述或角度的替代表达，每个查询独立用于检索文档。

流程：

• 利用LLM生成多个类似查询。
• 分别对每个查询检索文档。
• 合并和排序检索到的文档。

示例：

• 原始查询：“公司增长的关键驱动因素”
• 扩展查询：
  • “业务扩展的主要因素”
  • “公司业绩提升的原因是什么？”
  • “推动组织增长的重要因素”

示例与应用场景

案例分析：提升年度报告分析的RAG效果

场景：
某AI系统旨在基于公司年度报告回答问题。用户提问：“高管团队有重大变动吗？”

实现方式：

1. 假设答案生成：
   • 系统生成假设答案：“高管团队变动极小，为战略举措提供了稳定性和连续性。”
2. 查询扩展：
   • 将假设答案与原始查询组合，形成扩展查询。
3. 检索：
   • 用扩展查询检索年度报告中涉及高管变动的相关内容。
4. 生成：
   • AI基于检索到的信息生成精准答案。

益处：
通过假设答案补充上下文，系统能检索到原始查询可能遗漏的相关信息。

案例分析：提升客户支持聊天机器人的搜索效果

场景：
客户支持机器人帮助用户排查问题。用户输入：“我的网速很慢。”

实现方式：

1. 利用LLM进行查询扩展：
   • 生成扩展查询：
     • “网络速度变慢”
     • “宽带连接很慢”
     • “网络延迟问题”
2. 检索：
   • 每个查询检索与网络速度慢相关的帮助文章和排查步骤。
3. 响应生成：
   • 聊天机器人整合检索信息，指导用户解决问题。

益处：
机器人涵盖了更多可能的问题与解决方案，提高了高效解决用户问题的概率。

案例分析：学术研究辅助

场景：
学生使用AI助手查找主题资源：“睡眠剥夺对认知功能的影响。”

实现方式：

1. 多查询生成：
   • 生成类似查询：
     • “缺乏睡眠如何影响思维能力？”
     • “因失眠导致的认知障碍”
     • “睡眠剥夺与心理表现”
2. 检索：
   • 针对每个查询检索相关论文和文章。
3. 聚合与排序：
   • 合并结果，优先推荐最相关和最新的研究。
4. 响应生成：
   • AI总结研究发现并推荐关键文献。

益处：
学生能获得覆盖话题各方面的全面信息，便于深入研究。

查询扩展在RAG系统中的优势

• 提升召回率：检索到更多相关文档，为生成准确答案提供更好上下文。
• 处理模糊查询：通过补充上下文应对简短或歧义查询。
• 同义词识别：覆盖原始查询未包含的同义词或相关术语的文档。
• 优化用户体验：用户无需手动优化查询即可获得更准确、信息丰富的响应。

挑战与注意事项

过度扩展

扩展查询过多可能引入无关文档，降低检索精度。

应对措施：

• 受控生成：限制扩展查询的数量。
• 相关性过滤：采用评分机制优先考虑最相关的扩展查询。

歧义与多义词

多义词可能导致无关扩展。

应对措施：

• 上下文感知扩展：使用能理解查询上下文的LLM。
• 消歧技术：通过算法结合查询上下文区分不同含义。

计算资源消耗

生成和处理多个扩展查询会消耗较多计算资源。

应对措施：

• 高效模型：采用优化的LLM和检索系统。
• 缓存机制：缓存常见查询及扩展，减少重复计算。

检索系统集成

确保扩展查询能与现有检索算法高效结合。

应对措施：

• 评分调整：修改检索评分算法以兼容扩展查询。
• 混合方法：结合关键词检索和语义检索。

有效查询扩展的技术

术语加权

为扩展查询中的术语分配权重，体现其重要性。

• TF-IDF（词频-逆文档频率）：衡量术语在文档和语料库中的重要程度。
• BM25评分：搜索引擎常用的文档相关性排序函数。
• 自定义权重：根据扩展术语的相关性调整权重。

检索文档重排序

检索后对文档进行重排序，以优先显示相关性高的结果。

• Cross-Encoder：对查询与文档对的相关性进行评分。
• 重排序模型（如ColBERT、FlashRank）：高效准确的专用重排序模型。

示例：

检索后使用Cross-Encoder对文档进行评分和重排序，以确保与原始查询的高相关性。

利用用户反馈

结合用户交互来优化查询扩展。

• 隐式反馈：分析用户点击、浏览时间等行为。
• 显式反馈：允许用户优化查询或选择偏好结果。

与AI、AI自动化和聊天机器人的联系

AI驱动的查询扩展

利用AI和LLM进行查询扩展，借助先进的语言理解能力提升检索效果，使AI系统（包括聊天机器人和虚拟助手）能生成更准确、上下文相关的答案。

信息检索自动化

自动化查询扩展流程，减轻用户构建精确查询的负担。AI自动化在后台处理复杂性，提升信息检索系统的效率。

优化聊天机器人交互

查询扩展帮助聊天机器人更好地理解用户意图，尤其是在用户使用口语化或不完整表达时，从而实现更高效的问题解决和更满意的交互体验。

示例：

技术支持聊天机器人可将用户模糊的提问如“我的应用打不开”扩展为“应用崩溃”“软件无响应”“应用报错”，从而更快锁定问题并提供解决方案。

查询扩展在RAG领域的研究

1. Improving Retrieval for RAG based Question Answering in question answering, enhancing accuracy with real-time data. Discover more!") Models on Financial Documents
   本文研究了在金融文档环境下，通过检索增强生成（RAG）提升大语言模型（LLM）效果的问题。研究发现，LLM输出的不准确主要源于文本片段检索不佳而非模型本身。论文提出改进RAG流程，包括更精细的文本分块、查询扩展、元数据标注和重排序算法，从而优化文本检索，提升LLM生成答案的准确率。阅读全文

2. Enhancing Retrieval and Managing Retrieval: A Four-Module Synergy for Improved Quality and Efficiency in RAG Systems
   该论文提出了模块化方法提升RAG系统，重点介绍了Query Rewriter模块，它能生成更易于检索知识的查询，有效解决查询信息瓶颈和歧义问题。还提出Knowledge Filter和Memory Knowledge Reservoir模块，用于管理无关知识和优化检索资源。多项QA数据集实验验证了这些方法对RAG系统响应质量和效率的提升。访问代码和更多细节。

3. MultiHop-RAG: Benchmarking Retrieval-Augmented Generation for Multi-Hop Queries
   该研究关注RAG系统在处理多跳查询（需整合多条证据链）时遇到的挑战，并提出了专为多跳查询设计的新数据集，推动RAG方法突破当前能力瓶颈，提升LLM在实际复杂应用中的表现。