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wzjs 2025/9/14 23:12:05

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一、Query-to-Doc：通过伪文档扩展语义

基本思想： 给定一个用户问题，让大语言模型（LLM）直接生成对该问题的一个回答，将该回答作为**“伪文档”**，再与原始问题拼接后送入检索系统。

目的： 利用 LLM 所生成的伪答案来填补原问题的语义空白，提升语义匹配程度，从而提高检索准确性。

实现方式：

提示词设计（Prompting）简单明了，例如：“请写一段话来回答以下问题：{用户问题}”
将生成的伪文档与问题拼接后一起用于查询（适用于稀疏检索，例如 BM25）

原始问题：

“爱因斯坦的相对论主要讲了什么？”

生成的伪文档：

“相对论是由爱因斯坦提出的物理理论，包括狭义相对论和广义相对论，核心观点是时间和空间不是绝对的，而是相对的。狭义相对论讨论的是高速运动中的物体行为，而广义相对论则描述了引力如何影响时空结构。”

将问题与伪文档拼接后用于搜索，提升了检索命中文档的语义相关性。

优点：

简单、有效
增强语义信息，提升召回率

二、HyDE：向量空间中的假设文档增强

HyDE（Hypothetical Document Embeddings）的核心与 Query-to-Doc 相似，但它不是使用文本直接检索，而是将伪文档进行向量化，再与原始问题 embedding 一起平均后参与向量检索。

关键流程：

使用 LLM 生成一个或多个假设文档
对这些文档与原始问题进行向量化（embedding）
将多个向量做均值处理，得到一个增强后的查询向量
使用该向量进行相似度检索（适用于稠密检索）

示例

原始问题：牛顿第一定律是什么？
生成假设文档：使用 LLM 对该问题生成一个简要的假设答案，作为“伪文档”

 “牛顿第一定律指出，如果一个物体不受外力作用，它将保持静止状态或匀速直线运动状态。”

向量化处理：
- 对原始 Query 向量化，得到：embedding_query
- 对 Hypothetical Document 向量化，得到：embedding_hypo
向量融合：对两个 embedding 向量进行平均处理：

enhanced_embedding = (embedding_query + embedding_hypo) / 2

稠密检索:使用 enhanced_embedding 在向量数据库中进行相似度检索，从而找到与“牛顿第一定律”最相关的真实文档。

优点：

更适合 dense retrieval 场景
提高嵌入向量与目标文档的接近度
保留更多语义细节，提升召回效果

三、子问题查询（Sub-question Querying）：拆解复杂问题

当用户的问题过于复杂、包含多个子意图时，直接检索容易遗漏部分语义，影响答案质量。子问题查询策略是将一个复杂问题拆分为多个子问题，分别进行检索，再综合多个子结果来回答原始问题。

流程概述：

使用 LLM 将复杂问题拆解为多个更明确的子问题
每个子问题独立检索上下文
使用检索结果分别生成答案，再进行融合（或基于合并后的上下文统一回答）

关键点：

拆解能力依赖于 LLM 的 prompt 设计
子问题的生成需尽可能涵盖原始语义

四、查询改写（Query Rewriting）：多角度重写以增强表达

针对语义模糊、表达不清或关键信息缺失的问题，可以使用多样化的查询改写策略。利用 LLM 生成多个语义等价但表达方式不同的查询，有助于扩大语义覆盖范围。

策略要点：

从多个角度（时间、空间、对象、语义风格）改写用户原始查询
每个改写后的问题单独检索上下文
汇总所有上下文信息用于最终回答
典型提示词设计：

示例：

原始问题: 秦始皇统一六国用了多久？
问题改写：请从5种不同角度重写下列问题，以提升其检索准确性
- 时间视角：“秦始皇从哪一年开始统一六国，到哪一年完成统一？”
- 对象聚焦视角：“秦国用了多少年打败其他六国完成统一？”
- 事件进程视角：“秦始皇统一六国的整个战争过程持续了多少年？”
- 历史背景视角：“战国时期秦始皇统一六国的时间跨度是多少？”
- 语义风格变换：“从发动战争到六国归一，秦始皇经历了多长时间？”