В данной статье рассматриваются подходы к предварительной обработке пользовательских запросов (query rewriting/expansion) перед выполнением семантического поиска в векторных базах данных․ Материал основан на актуальных обсуждениях сообщества разработчиков и исследовательских практиках на ․

Архитектура стандартного RAG-конвейера и проблема «сырого» запроса

Типичная архитектура системы генерации с подкреплением извлечения (RAG)‚ используемая в модуле 12269‚ включает следующие этапы:

1. Чанкинг: Корпус документов разбивается на фрагменты (~20 предложений) с использованием скользящего окна для сохранения контекста․
2. Эмбеддинг: Каждый фрагмент векторизуется моделью эмбеддингов (например‚ OpenAI embeddings)․
3. Поиск: Пользовательский запрос эмбеддится и сравнивается с векторной БД (Top-K поиск‚ обычно K=10)․
4. Генерация: Найденные чанки и исходный запрос передаются LLM для синтеза ответа․

Проблема: Прямое использование «сырого» пользовательского запроса (search query) часто приводит к семантическому разрыву (semantic gap) между формулировкой вопроса и лексикой документов в базе знаний․

Необходимость модификации запроса: Обзор подходов

Вопрос «Should I modify user queries before semantic search?» (Нужно ли модифицировать пользовательские запросы перед семантическим поиском?) активно обсуждается в OpenAI Developer Community (запись от 2023-09-24T20:15:59)․ Консенсус сообщества сходится к тому‚ что модификация запроса критически важна для повышения recall (полноты) извлечения․

Основные техники Query Rewriting:

• Query Expansion (Расширение запроса): Добавление синонимов‚ связанных терминов или гипотетических контекстов․
• Query Decomposition (Декомпозиция): Разбиение сложного вопроса на подзапросы для параллельного поиска․
• Hypothetical Document Embeddings (HyDE): Генерация LLM гипотетического ответа/документа‚ который затем эмбеддится вместо исходного запроса․
• Query2Doc: Расширение запроса путем генерации псевдодокумента‚ релевантного запросу․

Продвинутые методы: HyDE и Query2Doc

Согласно исследованию Day 9 ⸺ Query Expansion and Rewriting (от 2025-07-14T04:58:24)‚ техники‚ основанные на LLM‚ демонстрируют прирост точности извлечения (retrieval accuracy) на 14–37%․

HyDE (Hypothetical Document Embeddings)

Принцип: LLM генерирует гипотетический ответ (псевдодокумент)‚ который‚ вероятно‚ содержит лексику‚ близкую к целевым документам в векторном пространстве․ Этот псевдодокумент векторизуется и используется для поиска․

Преимущество: Выравнивает эмбеддинг запроса с эмбеддингами документов (align query-document embeddings)‚ мостия семантический разрыв․

Query2Doc

Принцип: Аналогично HyDE‚ но фокусируется на генерации развернутого описания информационной потребности пользователя для обогащения короткого запроса․

Лингвистические аспекты и локализация

При работе с мультиязычными корпусами (в т․ч․ русскоязычными) важно учитывать терминологию․ Анализ переводов термина search query показывает вариативность:

• Reverso Context: «Ввести поисковый запрос в поле ввода в верхней части окна» (акцент на UI-элемент)․
• Linguee: Массовые примеры перевода в технической документации как «поисковый запрос» или «запрос поиска»․
• Cambridge Dictionary: QUERY → «вопрос»‚ «подвергать сомнению» (базовые значения)․

Рекомендация для части 12269: Внутрисистемные логи и промпты для LLM-рерайтера рекомендуется стандартизировать на термине «поисковый запрос» (search query) для единообразия метаданных․

Практическая реализация в контексте части 12269

Сценарий А: Базовая реализация (Baseline)

User Query -> Embedding Model -> Vector Search (Top 10) -> LLM Answer

Сценарий Б: С HyDE / Query Expansion (Рекомендуемый)

User Query 
 -> LLM Rewriter (HyDE Prompt: "Generate a hypothetical answer․․․") 
 -> Hypothetical Doc -> Embedding Model 
 -> Vector Search (Top 10) 
 -> Reranker (Optional) 
 -> LLM Answer

Ключевые параметры для настройки:

• Температура LLM-рерайтера: Низкая (0․0 ⸺ 0․3) для детерминированности․
• Количество гипотетических документов (HyDE): 1-3 шт․ с усреднением векторов или параллельным поиском․
• Фильтрация метаданных: Применение фильтров по дате‚ источнику‚ уровню доступа (*) перед векторным поиском․

Безопасность и приватность (Маскирование PII)

При логировании запросов и передаче их в внешние LLM (например‚ OpenAI API) для рерайтинга‚ обязательно применяйте маскирование персонально-идентифицируемой информации (PII):

• ФИО:
• Адреса:
• Телефоны:
• Email:
• Номера документов/контрактов: *

Это предотвращает утечку чувствительных данных в обучающие выборки сторонних провайдеров и логи системы части 12269․

Внедрение этапа Query Rewriting (HyDE / Query2Doc) в конвейер части 12269 является необходимым условием для достижения производственного качества семантического поиска․ Прирост в 14-37% точности извлечения напрямую коррелирует с качеством финального ответа LLM‚ снижая галлюцинации и повышая утилитарность системы для конечного пользователя․