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查询改写与 HyDE

用户问句与文档陈述句存在表述鸿沟:查询改写(补全指代、口语转书面)与 HyDE(先让模型生成假想答案再拿它去检索)都能显著提升召回,尤其适合短查询。

AI 应用速查AI更新于 2026-10-12
直接改写结合对话历史补全指代与省略,如“它怎么配” → “Qdrant 怎么配置快照”
HyDE生成一段假想答案文档,用其向量检索(假答案不必为真)
适用问题短、术语口语化、与文档措辞差距大
代价多一次模型调用,增加延迟与成本

HyDE 提示词模板

HyDE 提示词模板
根据用户问题,写一段 100 字左右的假想答案(只求与真实资料用词接近,内容不必正确):

问题:{{query}}
假想答案:
改写与 HyDE 都属于 query 侧扩展:务必用评测集验证增益,避免改写引入新幻觉词。

易错点

  • 改写抹掉关键实体与编号,越改越偏
  • 多轮对话不改写,检索用代词直接失效

数据来源与参考

  • Gao et al., HyDE 论文(2022);RAG 工程实践

相关工具

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