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引言：为什么需要高级检索技术？
在标准的RAG（Retrieval-Augmented Generation）流程中，我们通常将用户的原始查询（Query）直接转换为向量，然后在向量数据库中进行相似性搜索，最后将检索到的上下文提供给大模型生成答案。这个流程简单有效，但其效果严重依赖于用户查询本身的质量。
原始查询的局限性：
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词汇不匹配（Vocabulary Mismatch）：用户提问使用的词汇和文档中使用的专业术语可能不同，尽管它们语义相似。例如，用户问“如何让电脑跑得更快？”，而文档中写的是“提升计算机系统性能的方法”。
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信息不充分（Lack of Context）：简单的查询可能缺乏必要的上下文，导致检索方向偏差。例如，“解决那个错误”这样的查询，没有上下文几乎无法检索。
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主观性与抽象性：对于主观或抽象的问题，直接检索可能效果不佳。例如，“人生的意义是什么？”这类问题，直接向量化检索难以找到高质量的上下文。
为了解决这些问题，研究人员提出了两种强大的优化思路：HyDE 和 RAG-Fusion。它们的核心思想都是在检索之前，先利用大模型本身的理解和推理能力，对原始查询进行优化和扩展，从而显著提升最终检索到的上下文质量。
本文将深入剖析这两种技术的原理，并手把手带你使用DeepSeek系列模型完成实