RAG优化：python从零实现query转换增强技术

本篇仍然是不依赖于LangChain等专用库，利用python基本库实现了三种查询转换技术

1. 查询重写：使查询更加具体和详细，以提高搜索精度。
2. 回退提示：生成更广泛的查询以检索有用的上下文信息。
3. 子查询分解：将复杂查询分解为更简单的组件，以实现全面检索。

图 1：RAG 中的查询重写（红色虚线框）

查询转换技术通过优化输入查询的精准性、丰富性和适应性，使RAG系统能够：
5. 更高效地定位相关文档；
6. 覆盖更全面的信息维度；
7. 生成更符合用户意图的高质量回答。

这一技术是RAG系统实现“智能增强”的关键环节，尤其在处理开放域、多模态或高专业性的场景时不可或缺。
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