RAG-query-rewriting Paper: Query Rewriting in Retrieval-Augmented Large Language Models [pdf] Large Language Models (LLMs) play powerful, black-box readers in the retrieve-then-read pipeline, making remarkable progress in knowledge-intensive tasks. This work introduces a new framework, Rewrite-Retrie...
图1: RAG 中的 Query rewriting 技术(由红色虚线框标记)。图片由作者提供。 从其在 RAG 系统中所处位置这一角度来看,Query rewriting 是一种 pre-retrieval 方法(译者注:在进行文档检索之前对 Query rewriting 进行重写或改进。)。该图大致说明了 Query rewriting 在 RAG 系统中的位置,在下文将介绍一些可以改进...
As Large Language Models (LLMs) and Retrieval Augmentation Generation (RAG) techniques have evolved, query rewriting has been widely incorporated into the RAG system for downstream tasks like open-domain QA. Many works have attempted to utilize small models with reinforcement learning rather than cost...
Hybrid Search:同时使用 BM25(关键词匹配)和向量检索,提升召回率。 Query Rewriting:对用户问题重写(如扩展同义词)以提升检索效果。 Reranking:对检索结果用交叉编码器(如 Cohere Rerank)重新排序,提升精度。 Prompt Engineering:通过模板(如 Few-Shot Prompt)引导模型生成结构化回答。 典型代码示例 from langchain.do...
Table 1: The results of using different rewriting methods on three representative datasets are presented. Best result is in boldface, and the second best is underlined. Due to the iterative query rewriting and retrieval approach employed by RQ-RAG, we cannot directly assess the quality of ...
Query2doc:结合 query 和 LLM 生成的 hypothetical documents ,构建语义层面的新 query 表征。 ITER-RETGEN:迭代式检索生成,能够利用前一轮的大模型生成结果指导新一轮检索。 Query Rewriting 技术为 RAG 系统带来了新的优化方向,但也面临大量挑战(如 LLM 调用成本较高等),根据具体应用场景选择合适的优化方法组合是...
Query2doc:结合 query 和 LLM 生成的 hypothetical documents ,构建语义层面的新 query 表征。 ITER-RETGEN:迭代式检索生成,能够利用前一轮的大模型生成结果指导新一轮检索。 Query Rewriting 技术为 RAG 系统带来了新的优化方向,但也面临大量挑战(如 LLM 调用成本较高等),根据具体应用场景选择合适的优化方法组合是...
图1: RAG 中的 Query rewriting 技术(由红色虚线框标记)。图片由作者提供。 从其在 RAG 系统中所处位置这一角度来看,Query rewriting 是一种 pre-retrieval 方法(译者注:在进行文档检索之前对 Query rewriting 进行重写或改进。)。该图大致说明了 Query rewriting 在 RAG 系统中的位置,在下文将介绍一些可以改进...