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HyDE 假设文档嵌入检索

HyDE 先让模型对问题写一段假设答案,用这段“假答案”的向量去检索真实文档;问题与文档措辞差异大的零样本场景可改善召回,代价是多一次生成调用。

RAG 与向量库速查AI更新于 2026-10-12
论文Gao et al., Precise Zero-Shot Dense Retrieval without Relevance Labels(2022)
流程问题 → 生成假设文档 → 向量化 → 检索 → 只保留真实文档
代价每次检索多一次生成调用

流程伪代码

流程伪代码
hypo = llm("写一段能回答该问题的短文(无需准确):" + question)
hits = vector_store.search(embed(hypo), top_k=10)
# 假设文档只用于检索,不进入最终上下文
假设文档可能编造,仅作为“检索用的桥”;要评测它与直接检索相比的增益,再决定是否上线。

易错点

  • 把假设文档原文拼进最终上下文,模型可能把它当权威内容照抄
  • 在高频问答场景多花一次生成延迟,需先评估收益是否划算

数据来源与参考

  • Gao et al., Precise Zero-Shot Dense Retrieval without Relevance Labels, arXiv:2212.10496
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