Query 改写综述：提升信息检索效率与准确性的关键技术
Query 改写综述：提升信息检索效率与准确性的关键技术
在信息爆炸的时代，如何从海量数据中快速准确地找到用户所需的信息，成为了一个亟待解决的问题。Query 改写，作为信息检索领域的一项重要技术，通过调整和优化用户查询，显著提升了检索系统的效率和准确性。本文将为您详细介绍Query改写的定义、分类、关键技术及其在信息检索中的应用，以期为相关领域的研究者和从业者提供参考和启示。
Query 改写的定义与重要性
Query 改写，顾名思义，是指对用户的原始查询进行一系列操作，以生成更优化、更精确的查询表达。这些操作可能包括同义词替换、相关概念扩展、查询重组等。其目的在于缩小查询范围，提高检索结果的相关性和准确性。在信息检索过程中，用户的查询往往简洁而模糊，可能包含歧义或多义性，直接进行检索往往难以获得满意的结果。通过Query改写，可以将这些模糊、不完整的查询转化为更具体、明确的表达，从而显著提升检索效果。
Query 改写的分类
根据改写的方式和目的，Query 改写可以分为多种类型。以下是几种常见的分类方式：
内部改写与外部改写
内部改写
主要针对那些时效性较低、涉及知识已在预训练阶段嵌入到大型语言模型（LLM）中的查询。这类改写主要利用LLM的内部知识库，通过同义词替换、相关概念引入等方式，丰富查询内容，提高检索的广度和深度。外部改写
适用于高度时间敏感的查询，这类查询通常需要从知识库或网络中实时获取最新信息。外部改写通过结合用户查询和特定领域的候选答案，利用检索系统获取相关信息，再将这些信息反馈给LLM进行进一步的处理和优化。
明确证据改写与隐含证据改写
明确证据改写
基于明确的、可直接获取的证据进行改写。这类改写通常依赖于结构化数据或明确的事实性知识。隐含证据改写
则需要通过推理、分析等多种手段，从隐含的信息中提炼出查询的意图和需求。这类改写更加复杂，但能够处理更为复杂、抽象的查询。
查询扩展与查询分解
查询扩展
通过引入与原始查询相关的同义词、近义词、相关概念等，扩大查询的覆盖范围，提高检索的召回率。查询分解
将复杂的查询分解为多个简单子查询，分别进行检索，再将结果合并。这种方法有助于处理多跳查询，提高检索的准确性和效率。
Query 改写的关键技术
Query 改写的实现依赖于多种关键技术，这些技术共同作用于查询的优化过程，提升检索效果。
同义词替换与相关概念引入
同义词替换是Query改写中最基础也是最常用的方法之一。通过替换查询中的关键词为同义词或近义词，可以扩大检索范围，捕捉到更多相关信息。同时，引入与原始查询相关的概念或主题，可以进一步丰富查询内容，提高检索的广度和深度。查询重组与结构化表达
针对复杂的查询，通过重组查询中的词汇和短语，形成更结构化、更明确的表达，有助于提升检索的准确性。例如，将原始查询中的多个关键词重新组合成更有意义的短语或句子，或者将查询分解为多个子查询，分别进行检索。基于LLM的改写方法
随着大型语言模型的发展，利用LLM进行Query改写成为了一种新的趋势。LLM具有强大的语言理解和生成能力，可以通过分析用户查询的上下文和意图，生成更精确、更自然的改写结果。例如，利用LLM进行零样本或少样本的查询扩展，或者结合检索结果对查询进行迭代优化。查询歧义消除与抽象化
对于存在歧义的查询，需要通过歧义消除技术明确用户的真实意图。这包括识别查询中的多义词汇、分析查询的上下文信息、利用领域知识等。同时，对于复杂的查询，通过抽象化处理提炼出查询的核心意图和需求，有助于简化检索过程，提高检索效率。
Query 改写在信息检索中的应用
Query 改写广泛应用于各种信息检索场景，包括但不限于搜索引擎、推荐系统、智能问答等。以下是一些典型的应用案例：
搜索引擎优化
在搜索引擎中，Query 改写是提高检索结果相关性和准确性的关键手段。通过改写用户查询，可以扩大检索范围，捕捉到更多与用户意图相关的信息。同时，结合用户的历史搜索行为和偏好，进行个性化的查询扩展和重组，进一步提升检索效果。推荐系统改进
在推荐系统中，Query 改写有助于更准确地理解用户的需求和兴趣。通过分析用户的查询和行为数据，可以生成更符合用户期望的推荐列表。同时，利用LLM进行查询的抽象化和语义理解，可以进一步提升推荐的多样性和准确性。智能问答系统优化
在智能问答系统中，Query 改写对于提高问答的准确性和流畅性至关重要。通过消除查询中的歧义和模糊性，明确用户的真实意图和需求，可以生成更精确、更自然的回答。同时，结合领域知识和上下文信息，进行更深入的查询扩展和推理，进一步提升问答系统的智能化水平。
Query 改写的挑战与未来方向
尽管Query 改写在信息检索中取得了显著成效，但仍面临诸多挑战。
（一）缺乏有效的奖励模型
目前，利用过程奖励模型（PRMs）来改进 LLMs 中的推理是一种有前途的方法，但由思维链（CoT）提示方法生成的 PRMs 中的过程通常是不可预测的，很难找到最优路径。如何利用最优路径来构建以查询为中心的过程奖励模型，在多步骤推理过程的每个子查询中提供奖励，仍然是一个有待解决的问题。
（二）基准测试的缺失
当前，显著缺乏针对 Query 改写的基准测试，这阻碍了在各种场景下对不同 Query 改写技术进行一致的评估和比较。在复杂的上下文中，如在多轮检索增强对话中优化查询以及分解复杂问题时，这个问题尤为突出。缺乏统一的评估框架和基准，不利于 Query 改写技术的进一步发展和创新。
（三）效率和质量的提升困境
许多现有方法未能追求最优化的 Query 改写路径，而是依赖类似于穷举枚举的策略，这导致计算时间增加和搜索成本提高，同时可能引入不一致或不相关的搜索信息，影响结果的整体质量和可靠性。如何设计能够在无需穷举搜索的情况下识别最优改写路径的高效算法，是未来研究需要关注的重点。
（四）与检索结果的整合不足
基于提示的方法通常为 LLMs 提供一些真实的优化案例（可选）和查询优化器的任务描述，但 LLMs 缺乏对优化查询所导致的检索质量的感知。这种脱节可能导致优化后的查询看似正确，但产生不理想的排名结果。虽然一些现有研究已经利用强化学习根据生成结果调整查询优化过程，但在整合排名结果方面仍有大量的研究空间未被探索。
未来，Query 改写的发展方向可能包括以下几个方面：
更智能化的改写方法
利用深度学习等技术，提高LLM在Query改写中的表现力和泛化能力。通过引入更多的上下文信息和领域知识，生成更精确、更自然的改写结果。更精细化的改写策略
针对不同类型、不同复杂度的查询，设计更精细化的改写策略。通过分析查询的特征和用户需求，选择合适的改写方法和参数，以实现更高效的检索。多模态信息融合
随着多媒体数据的爆炸式增长，如何将图像、音频等多模态信息与文本查询相结合，进行跨模态的Query改写和检索，将成为一个重要的研究方向。交互式查询优化
通过引入用户反馈和交互机制，不断优化查询的改写过程和检索结果。例如，利用用户的点击行为、评论信息等数据，对查询进行迭代优化，提高检索的准确性和满意度。
Query 改写技术在大语言模型的发展中扮演着不可或缺的角色，它能够有效提升 LLMs 处理查询的能力，改善生成答案的质量。尽管目前该技术面临着诸多挑战，但随着研究的不断深入和创新，有望在奖励模型、基准测试、算法效率以及与检索结果的整合等方面取得突破。
本文原文来自CSDN