RAG Query 改写

RAG 流程的第一步通常是对用户 Query 进行改写。用户提问方式与期望答案之间存在差距，改写有助于系统更准确地理解意图，提升召回精度。

信息不完整类改写

历史会话改写

多轮对话中前后文关联，仅凭当前 Query 会导致召回精度下降。需将上下文信息补全。

用户：「华为 meta70 手机的性能怎么样？」 系统：「……性能表现非常优秀」 用户：「摄像头方面具体改进了什么？」

改写前：摄像头方面具体改进了什么？改写后：华为 meta70 手机的摄像头相比 meta60 有哪些具体改进？

关键词扩写

用户输入简短、缺乏上下文时，扩展为完整问句。

输入：机器学习实践 改写后：机器学习在实际应用中的案例有哪些？哪些工具和方法适用于机器学习实践？

伪答案改写

在原始查询中加入假设性答案，增强语义丰富性，提升复杂问题检索能力。

输入：如何提高企业的市场竞争力？ 改写后：如何提高企业的市场竞争力？比如通过创新产品、优化营销策略或提升客户服务等手段。

缩写词改写

将缩写扩展为完整术语，匹配文档中的正式表达。

输入：VR技术在教育中的应用 改写后：虚拟现实（Virtual Reality）技术在教育中的应用有哪些？可以举一些实际的应用案例吗？

噪声问题类改写

一般去噪

去除无关修饰语、模糊表达、不相关背景，简化查询。

输入：我最近在准备面试，但对于算法的理解还不太够，能推荐一些有效的学习资源吗？ 改写后：有哪些有效的学习资源可以帮助提高算法理解？

关键词改写

提取核心关键词，去除停用词和多余描述，适配关键词检索（如 BM25）。

输入：关于Java中的线程池，常见的实现方式有哪些？ 改写后：Java线程池常见实现方式

子查询拆分

对比类查询可能产生信息干扰，拆分为多个独立查询，分别检索各实体特点。

输入：C++ 和 Go 哪个更适合做系统编程？ 拆分后：

• C++ 适合做系统编程的优点有哪些？
• Go 适合做系统编程的优点有哪些？

实践建议

• 改写质量依赖 Prompt 设计和大模型能力
• 可进行多次改写或拆分为多个独立查询提高召回
• 结合 Reranking 重排序模型对召回结果精确排序
• 示例 Prompt：

  您是查询扩展方面的专家。请通过同义词/短语、完整写出缩写、添加额外描述、改变表达方式、翻译等方式扩展用户问题，返回 5 个版本。 （内容由AI生成，仅供参考）