检索增强生成 (RAG) 作为人工智能 (AI) 领域的一项重要技术，近年来得到了飞速发展。它将基于检索模型和基于生成的模型相结合，利用海量外部数据，生成更具信息量、更准确、更具语境相关性的回复。检索策略是 RAG 系统的关键组成部分，它直接影响着系统的性能和效率。

在各种检索策略中，查询重写凭借其能够优化和改进检索过程，确保 AI 系统获取最相关信息的优势，成为了研究的热点。本文将深入探讨查询重写的机制、优势、挑战以及未来发展趋势，以期为相关研究和应用提供参考。

在 RAG 应用中，文档检索是保证高质量答案的关键。我们已经深入讨论过文档检索在 RAG 系统中的重要作用。然而，除了文档检索，优化用户查询同样重要。用户查询可能存在表达不清、语义模糊等问题，导致检索结果不理想。为了解决这个问题，查询重写技术应运而生。它通过对用户查询进行改造，使其更加清晰、具体，从而提高检索准确性。

例如，用户输入“《红楼梦》作者是谁？”，直接检索可能会得到大量无关信息，如“红楼梦的剧情简介”、“红楼梦的人物分析”等。而经过查询重写后，可以将查询改写为“《红楼梦》的作者是谁？”，这样就能更准确地找到答案。

因此，将用户查询的语义空间与文档的语义空间保持一致至关重要。查询重写技术可以有效解决这个问题。它在 RAG 中的作用如下图所示：

从查询检索在图中的位置上看，查询重写属于检索前的预处理步骤。图中展示了查询重写技术在 RAG 系统中的应用位置，下面我们会介绍一些能够进一步优化该过程的算法。

查询重写是使查询与文档语义一致的关键技术。例如：

• 假设文档嵌入 (HyDE) ：通过创建虚拟文档来使查询和文档的语义空间保持一致。

• 重写-检索-阅读：提出了一种全新的框架，它颠覆了传统的检索-阅读顺序，将重点放在查询重写上。

• 回溯提示 (Step-Back prompting)：允许大语言模型 (LLM) 基于高层概念进行抽象推理和检索。

• Query2Doc：利用来自大语言模型 (LLM) 的少量提示生成伪文档，并将这些伪文档与原始查询合并，构建新的查询。

• ITER-RETGEN：提出了一种迭代式检索生成方法。它将前一次生成的结果与之前的查询相结合，然后检索相关文档并生成新的结果。这个过程会重复多次，直到最终得到理想的结果。

• 首先，子问题策略使用大语言模型 (LLM) 从用户查询中生成多个子问题。

• 然后，每个子问题都经过 RAG 过程以获取其自身的答案（检索生成）。

• 最后，将所有子问题的答案合并以获得最终答案。

2.1、代码示例

子问题查询已在 LlamaIndex 中实现。在检验子问题查询的有效性之前，让我们看看常规 RAG 检索在复杂问题上的表现：

以上代码演示了使用 LlamaIndex 的常规 RAG 检索过程。我们使用了维基百科上的复仇者联盟电影情节摘要进行测试。在这里，我们问了一个涉及 2 个角色的复合问题：一个是 DC 漫画的“小丑女”，另一个是漫威电影的“灭霸”，关于他们是否在复仇者联盟中是正义的角色。尽管查询结果是正确的，但它没有说明其中一个角色不是来自漫威电影。

现在，让我们看看子问题查询的有效性：

• 首先，我们构建查询引擎工具，包括常规查询引擎，并设置它们的元数据。

• 然后，我们使用 SubQuestionQueryEngine 类构建子问题查询引擎，传入查询引擎工具。

• 查询结果显示了生成的子问题及其答案，最终答案基于所有子问题的答案。

从代码中，我们可以看到，对于复杂问题，子问题查询比常规查询能产生更准确的结果。

在提供的示例中，生成的子问题和答案作为调试信息的一部分显示。我们也可以在检索过程中检索这些数据。

• 我们可以添加一个回调管理器来记录子问题查询的调试信息。

• 查询之后，我们通过回调管理器检索调试信息，并获取子问题和答案。

2.2、提示词

LlamaIndex 使用独立的 Python 包 llama-index-question-gen-openai 来生成子问题。它默认使用 OpenAI 模型进行子问题生成。提示模板可以在 LlamaIndex 官方仓库中找到。我们可以使用以下两种方法打印 LlamaIndex 中的提示：

第一种方法是使用 方法。

• 首先，我们使用 get_prompts() 方法来检索查询引擎的提示对象，该对象对于大多数 LlamaIndex 对象都可用。

• 提示对象是一个 JSON 对象，其中每个键代表一个提示模板。

• 我们遍历提示对象的每个键，检索与每个键对应的提示模板，并将其打印出来。

• 子问题查询将包含 2 个提示模板：一个用于子问题生成，另一个用于常规 RAG。

第二种方法是使用 进行全局设置：

在文件开头添加以上代码将在执行过程中打印出提示，显示包含特定变量值的完整提示。

论文**「Precise Zero-Shot Dense Retrieval without Relevance Labels」** 提出了一种名为假设文档嵌入 (HyDE) 的方法。HyDE (Hypothetical document Embeddings) 的本质是使用大语言模型 (LLM) 为用户查询生成假设文档。这些文档是根据 LLM 本身的知识生成的，可能包含错误或不准确之处。但是，它们与 RAG 知识库中的文档相关联。然后，通过使用这些假设文档来检索具有相似向量的真实文档，从而提高检索的准确性。你可以在此处参考有关 HyDE 的论文。下图展示了 HyDE 的主要流程。

HyDE 的工作流程主要分为四个步骤：

1. 生成假设文档: 使用大语言模型 (LLM) 根据用户查询生成若干个假设文档。这些假设文档可能并非完全真实，甚至可能包含错误，但它们应该与相关文档具有相似性。这一步骤旨在通过大语言模型来理解用户的查询意图。

2. 文档编码: 将生成的假设文档输入到编码器中，将其转换为一个密集向量 f(dk)。编码器的作用类似于一个过滤器，能够过滤掉假设文档中的噪声。这里，dk 表示第 k 个生成的假设文档，f 代表编码器操作。

3. 计算向量: 根据公式，对 k 个编码后的向量进行平均，得到一个新的向量 v。

此外，我们还可以将原始查询 q 视为一个潜在的假设文档。

4. 文档检索: 使用向量 v 从文档库中检索答案。由于向量 v 包含了用户查询和所需答案模式的信息，因此能够提高检索的召回率。

下图展示了我对 HyDE 的理解。HyDE 的目标是生成假设文档，使得最终的查询向量 v 与向量空间中的实际文档尽可能接近。

3.1、代码示例

HyDE 查询重写已在 LlamaIndex 中实现。让我们首先看看 LlamaIndex 如何生成假设文档：

• 首先，实例化一个 (HyDEQueryTransform) 对象，并指定参数**，表示包含原始问题。需要注意的是，** 的默认值为 ，这里传递参数仅用于演示。

• 然后，用问题调用 对象，返回一个 对象。

• QueryBundle 对象的 属性是一个数组，其中第一个元素是生成的假设文档。如果 为 ，则数组的第二个元素将包含原始问题。

我们发现，LLM 基于其知识，为用户提问提供了很好的答案，生成的假设文档也与电影情节摘要相符。

LlamaIndex 中生成假设文档的提示模板如下。总体思路是生成一段文字来回答问题，并尽可能包含关键细节。{context_str} 表示用户的提问：

现在，让我们使用查询引擎来检索问题的答案：

• 构建一个基于 和原始查询引擎的 。

• 查询引擎的查询方法首先为原始问题生成假设文档，然后基于这些假设文档进行搜索并生成答案。

虽然得到了正确结果，但我们无法确定 LlamaIndex 是否在检索过程中使用了假设文档，可以通过以下代码进行验证。

• 在第一部分，使用 基于原始检索器和 构建一个新的检索器。

• 使用新的检索器检索用户问题，并打印出检索到的文档 ID 和得分。

• 在第二部分，使用原始检索器检索假设文档。假设文档是从 QueryBundle 对象的 embedding_strs 获取的，该对象包含两个元素：一个假设文档和原始问题。

• 打印出假设文档的文档 ID 和得分。

显示的结果如下：

我们可以看到，两种方法的结果几乎完全相同，说明用于检索的输入是相似的，即假设文档。如果我们将HyDEQueryTransform对象中的include_original属性设置为False，即生成的假设文档不包含原始问题，然后再次运行代码，结果如下：

我们可以看到，两种方法的结果仍然相当相似，但由于缺少原始问题，检索到的文档得分较低。

3.2、HyDE 的优势与局限

HyDE 是一种无监督的方法，在训练过程中没有对模型进行任何调整，生成模型和对比编码器都保持完整。

总而言之，虽然 HyDE 提出了一种新的查询重写方法，但它也存在一些局限性。HyDE 生成的假设文档是基于 LLM 的知识，不依赖于查询嵌入的相似性，而是强调文档之间的相似性。如果语言模型对主题并不熟悉，则可能无法始终获得最佳结果，从而导致错误率增加。LlamaIndex 在其官方文档中指出，HyDE 可能会误导查询并引入偏差，因此在实际应用中使用时应谨慎。

回溯提示（Step-Back prompting）是一种高效的提示技术，它旨在辅助大语言模型（LLM）从具体细节中提炼出抽象的概念和基本原则。该技术的核心在于将用户的具体问题转化为一个更高层次的抽象问题，从而帮助模型更有效地进行信息检索和推理。

在现实应用中，用户提出的问题往往包含大量细节，这可能导致大语言模型在直接检索和推理时难以捕捉到问题的本质。例如，在解决物理问题时，如果直接询问“温度增加两倍时，理想气体的体积增加八倍，压力 P 会如何变化？”，模型可能会忽略理想气体定律的基本原则，从而无法准确回答。然而，通过回溯提示，我们首先根据原始问题生成一个更广泛的问题，例如寻找问题背后的基本物理公式。然后，我们从更广泛的问题中获得答案，最后将更广泛问题的答案和原始问题一起提交给 LLM，从而获得正确答案。

同样，对于特定历史人物的教育背景问题，如“Estella Leopold 在1954年8月至1954年11月期间就读于哪所学校？”，由于涉及特定的时间范围，模型直接回答的难度也会增加。

为了解决这些问题，回溯提示建议提出一个更广泛的问题，如“Estella Leopold 的教育经历是什么？”这样的问题不仅涵盖了原始问题，而且可以提供足够的背景信息，从而帮助模型推断出原始问题的答案。这种更广泛的问题通常比原始问题更容易回答，因为它们更容易与模型已有的知识库相匹配。

回溯提示的过程可以帮助避免在复杂推理过程中出现的错误，如下图所示的“思维链”中的中间步骤错误。

回溯提示的实施步骤

回溯提示主要包括以下两个步骤：

1. 抽象化（Abstraction）: 我们首先引导大语言模型提出一个更广泛的问题，关注于高级概念或原则，而非直接解答用户的查询。随后，我们检索与这些概念或原则相关的信息。

2. 推理（Reasoning）: 基于检索到的关于高级概念或原则的信息，大语言模型可以进行抽象推理，从而推导出原始问题的答案。

通过这种抽象化和推理的过程，回溯提示不仅提高了大语言模型在处理复杂问题时的准确性，而且增强了其在抽象思维和逻辑推理方面的能力。

4.1、代码示例

虽然 LlamaIndex 没有专门实现回溯提示，但我们可以通过原始调用将 LLM 与 LlamaIndex 结合起来进行演示。首先，让我们让 LLM 根据原始问题生成一个回溯问题：

• 首先，我们定义一些回溯问题的示例，并将它们包含在 LLM 的系统提示中，让它了解生成问题的模式。

• 然后，我们将用户问题和系统提示都提供给 LLM，让它生成一个回溯问题。

生成回溯问题后，我们分别检索与原始问题和回溯问题相关的文档：

获得检索结果后，我们让 LLM 生成最终答案：

在提示模板中，我们将原始问题和回溯问题相关的文档信息提供给 LLM，并结合原始问题，让 LLM 生成答案。

最后，让我们比较使用和不使用回溯提示的常规 RAG 检索结果：

可以看到，不使用回溯提示的结果是错误的，但使用回溯提示后，我们基于知识库文档获得了正确答案。

论文**「Query Rewriting for Retrieval-Augmented Large Language Models」** 提出了一种新的方法：重写-检索-阅读。该方法认为，在实际应用中，原始查询并非总是最适合进行检索的。

因此，该论文建议先使用大语言模型 (LLM) 对查询进行重写，然后再进行检索和答案生成，而不是直接从原始查询中检索内容并生成答案。下图展示了这种方法的流程。

5.1、代码示例

例如，用户输入查询 “2020 年的 NBA 冠军是洛杉矶湖人队！告诉我 langchain 框架是什么？”。如果直接使用该查询进行检索，可能无法获取到关于 langchain 框架的信息。而通过查询重写，可以得到更精准的答案。

下面以 LangChain 为例，演示如何使用查询重写技术。首先，安装必要的库：

环境配置与库导入

构建检索链并执行简单的查询

结果展示

结果表明，根据搜索到的上下文，关于 “langchain” 的信息很少。

构建查询重写器

结果展示

构建重写-检索-阅读链并使用重写后的查询

结果展示

经过查询重写，我们最终成功获得了正确的答案。

Query2doc 是一种利用大型语言模型 (LLM) 进行查询扩展的技术。它使用 LLM 生成一些伪文档，然后将这些伪文档与原始查询合并，形成一个新的查询，如下图所示：

密集检索 (Dense Retrieval) 是一种利用语义向量来进行文档检索的技术。它将文档和查询都映射到一个高维向量空间中，然后根据向量之间的相似度来进行检索。

在密集检索中，新的查询表示为 q+，它将原始查询 (q) 和伪文档 (d’) 串联起来，并用 [SEP] 分隔：q+ = concat(q, [SEP], d’)。

Query2doc 认为，HyDE 方法隐含地假设了真实文档和伪文档在不同的表达方式下具有相同的语义，但这对于某些查询可能并不成立。

Query2doc 与 HyDE 方法的另一个区别在于，Query2doc 训练了一个监督密集检索器，如论文中所述。

目前，在 LangChain 或 LlamaIndex 中，尚未发现 Query2doc 的代码实现。

迭代检索生成（ITER-RETGEN）方法利用生成的内容来引导检索过程。它在检索-阅读-检索-阅读的循环中，迭代地执行 “检索增强生成” 和 “生成增强检索”。

如上图所示，对于给定的问题 q 和检索语料库 D = {d}（其中 d 代表一段文本），ITER-RETGEN 会持续执行 T 次检索生成操作。

在每一次迭代 t 中，首先会将前一次迭代生成的文本 yt-1 与原始问题 q 合并，然后检索出与之相关的 k 个文本段落。接下来，我们会向大语言模型 (LLM) M 提供一个提示，其中包含检索到的文本段落（表示为 Dyt-1||q）和原始问题 q。然后，大语言模型会生成一个新的输出 yt。因此，每一次迭代可以描述如下：

最后生成的文本 yt 将作为最终的答案。

与 Query2doc 类似，目前在 LangChain 或 LlamaIndex 中也尚未发现 ITER-RETGEN 的代码实现。

本文深入探讨了 RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索策略中的高级查询重写技术。其中重点介绍了子问题查询、HyDE 查询转换、Query2doc、回溯提示和迭代检索生成等五种查询重写策略。

这些策略的目的是通过重新构造查询来更准确地定位相关信息，从而提高 RAG 系统的检索效率和答案的精确度。通过 LlamaIndex 提供的代码示例，文章展示了如何实现这些策略，并分享了一些实用技巧。

在实际应用中，选择合适的查询重写方法需要根据具体问题和性能要求来权衡。虽然查询重写能够显著提升检索结果的质量，但每次调用 LLM 都会带来额外的计算成本和延迟。因此，需要在保证检索效果的同时，合理管理资源和性能。

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