【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（Advanced RAG[1]）其他Query优化相关策略？

【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（Advanced RAG[1]）其他Query优化相关策略？

【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（Advanced RAG[1]）其他Query优化相关策略？

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一、为什么要优化 Query？

• 用户输入往往简短、模糊、带歧义，难以直接匹配到最优文档。
• 检索质量直接影响 RAG 回答的准确度和用户体验。
• 大模型能力提升，允许更复杂、更灵活的 Query 优化手段。

二、常见的 Query 优化策略

策略名称	说明	适用场景
1. Query Expansion	利用同义词、相关词等扩展原始查询	用户 query 过于简短
2. Query Rewriting	如前章所讲，结合上下文重写问题，使其完整清晰	多轮对话、指代消解
3. Multi-Query Splitting	将复杂问题拆分成多个子查询，同时检索	复杂多维问题
4. Query Filtering	结合知识图谱或元数据，加入过滤条件（时间、领域、类型等）	领域特定检索
5. Query Ranking	使用 reranker 对多条候选 query 检索结果排序，提高精度	候选结果多时排序
6. Prompt-guided Query Generation	利用 LLM 生成或优化检索 query，基于提示模板	需要更语义丰富检索

三、Python示例演示：Query Expansion + Multi-Query Splitting

1. Query Expansion（基于简单同义词字典）

def expand_query(query, synonym_dict):
    words = query.split()
    expanded_words = []
    for w in words:
        expanded_words.append(w)
        if w in synonym_dict:
            expanded_words.extend(synonym_dict[w])
    return " ".join(set(expanded_words))

synonyms = {
    "大模型": ["大型语言模型", "LLM"],
    "训练": ["优化", "调优"]
}

query = "大模型训练方法"
expanded_query = expand_query(query, synonyms)
print("Expanded Query:", expanded_query)

2. Multi-Query Splitting（将复杂句拆分为多条查询）

def split_queries(complex_query):
    # 简单用逗号或“和”分割，真实场景更复杂
    return [q.strip() for q in complex_query.replace("和", ",").split(",")]

complex_query = "大模型训练方法, 推理优化技术"
queries = split_queries(complex_query)
print("Split Queries:", queries)

3. 将扩展 + 拆分结合，批量查询示意

# 伪代码：示意如何基于扩展和拆分进行多轮检索
for q in queries:
    expanded_q = expand_query(q, synonyms)
    # 调用检索接口 retriever.retrieve(expanded_q)
    print(f"检索语句: {expanded_q}")

四、LangChain集成示例：Prompt-guided Query Generation

from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate

prompt = PromptTemplate.from_template(
    "请基于用户问题，生成一个更全面且包含相关检索词的查询语句：\n\n用户问题：{question}\n\n查询语句："
)

llm = OpenAI(temperature=0)
query_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)

user_question = "如何提升大模型训练效率？"
enhanced_query = query_chain.run(question=user_question)
print("Enhanced Query:", enhanced_query)

五、结合 Reranker 进行 Query Ranking

# Reranker 伪代码示例（需实际模型支持）
def rerank_queries(queries, query_embedding_model, query):
    # 计算每条 query 与原 query 的相似度，返回排序后的 query 列表
    pass

六、未来趋势与发展

趋势	对应 Query 优化意义
多模态大模型	生成跨模态的丰富检索 query（如图文结合检索）
交互式对话检索	实时动态调整 query，结合用户反馈
自动化 Prompt Tuning	通过 RLHF 自动优化查询提示，提升检索效果
端到端多任务训练	联合训练 Query 生成与检索器，实现更紧密耦合

七、总结

• Query 优化是提升 RAG 质量的关键环节。
• 结合大模型的强大语言理解和生成能力，可以设计多样且灵活的 Query 优化策略。
• 实践中推荐多策略结合使用，如 Query Rewriting + Expansion + Splitting。
• LangChain 提供了构建灵活链式 Query 处理的基础设施，便于集成和扩展。