1.面试问题 #

请您详细阐述什么是查询扩展（Query Expansion）？为什么它在RAG（检索增强生成）应用中至关重要？并结合RAG的工作流程，说明查询扩展是如何提升检索效果和最终答案质量的。

2.参考答案 #

2.1 查询扩展概述 #

查询扩展（Query Expansion） 是指对用户原始查询进行优化和补充的过程。它通过智能地添加同义词、相关术语、上位概念、下位具体场景以及隐含意图等信息，使得查询的表达更精准、覆盖范围更广，从而显著提升信息检索的召回率和相关性。

核心价值：

• 提升精准度：通过补充信息，使查询意图更明确
• 扩大覆盖范围：匹配更多潜在相关的文档
• 优化检索效果：为后续生成提供更丰富的上下文
• 减少检索盲区：避免因词汇不匹配导致的检索遗漏

示例对比：

• 原始查询："减肥"
• 扩展后查询："健康减肥方法 饮食运动避免反弹"
• 效果：从单一词汇扩展为包含方法、手段、目标的多维度查询

2.2 为什么RAG中需要查询扩展？ #

RAG（检索增强生成）的核心机制是"先检索、后生成"。如果原始查询不够准确或覆盖范围不足，将直接导致检索到的文档不相关或信息不全，最终严重影响大语言模型（LLM）生成回答的质量。

2.2.1 词汇匹配问题 (Vocabulary Mismatch) #

用户在提问时使用的词汇可能与知识库中存储的术语不一致。

典型场景：

• 用户使用"新冠"，知识库中更多使用"COVID-19"
• 用户说"AI"，知识库中可能用"人工智能"或"机器学习"
• 用户用"手机"，知识库中可能用"移动设备"或"智能手机"

解决方案： 查询扩展能够识别并补充这些同义词或相关术语，确保用户查询能够匹配到知识库中对应的专业表达，从而召回更多相关内容。

2.2.2 语义补全问题 (Semantic Completion) #

用户查询往往简短、模糊，未能充分表达其真实意图。

典型场景：

• 用户只问"怎么理财"，其具体需求可能不明确
• 用户说"学英语"，但不知道是口语、语法还是词汇
• 用户问"找工作"，但未说明行业、职位、地区等

解决方案： 查询扩展能够根据上下文或预设规则，对简短查询进行语义补全，使其需求更加明确。

扩展示例：

• 原始查询："怎么理财"
• 扩展后："新手理财入门 低风险投资基金股票区别"
• 效果：使检索结果更精准、更符合用户深层需求

2.3 RAG中查询扩展的工作流程与位置 #

2.3.1 在RAG系统中的位置 #

在RAG系统中，查询扩展是一个关键的预处理阶段，它发生在"用户查询"之后，但在"检索文档"之前。

完整RAG工作流程：

2.3.2 详细流程说明 #

步骤1：用户查询

• 用户输入原始问题
• 系统接收并分析查询结构

步骤2：查询扩展

• 系统对原始查询进行分析
• 根据预设策略进行扩展：
  • 同义词词典匹配
  • 知识图谱查询
  • LLM智能生成
  • 规则引擎处理

步骤3：扩展后的查询

• 形成一个包含更多相关信息的、更丰富的查询语句
• 包含同义词、相关术语、上下文信息

步骤4：检索文档

• 使用扩展后的查询去向量数据库或关键词索引中检索
• 召回更多相关的文档片段

步骤5：文档筛选与排序

• 对检索到的文档进行进一步的过滤和重排序
• 选出最优质的上下文

步骤6：生成模型生成回答

• 将高质量的文档片段作为上下文
• 输入给大语言模型生成最终答案

2.4 查询扩展的技术实现 #

2.4.1 基于词典的扩展 #

同义词词典：

synonym_dict = {
    "减肥": ["减重", "瘦身", "塑形", "控制体重"],
    "Python": ["python", "蟒蛇语言", "编程语言"],
    "AI": ["人工智能", "机器学习", "深度学习"]
}

def expand_with_synonyms(query):
    expanded_terms = []
    for term in query.split():
        if term in synonym_dict:
            expanded_terms.extend(synonym_dict[term])
        expanded_terms.append(term)
    return " ".join(expanded_terms)

知识图谱扩展：

• 利用实体关系图谱
• 查找相关实体和属性
• 扩展查询的语义范围

2.4.2 基于LLM的智能扩展 #

扩展指令模板：

对于`<原始查询>`，补充其上位概念、下位具体场景及相关关联词（例如"跑步"→上位词"运动"，下位词"慢跑/马拉松"，相关词"跑鞋/运动手环"），用`|`分隔。

实现示例：

def llm_expand_query(query):
    prompt = f"""
    请对以下查询进行扩展，补充相关术语：
    原始查询：{query}

    请提供：
    1. 上位概念（更广泛的类别）
    2. 下位概念（更具体的场景）
    3. 相关术语（同义词、近义词）
    4. 隐含意图（可能的深层需求）

    用|分隔不同类别的扩展词。
    """

    response = llm.generate(prompt)
    return response

2.4.3 基于规则的扩展 #

规则引擎：

expansion_rules = {
    "怎么": ["方法", "技巧", "步骤", "流程"],
    "什么": ["定义", "概念", "含义", "特点"],
    "为什么": ["原因", "原理", "机制", "影响"],
    "如何": ["步骤", "方法", "技巧", "建议"]
}

def rule_based_expansion(query):
    expanded_query = query
    for pattern, expansions in expansion_rules.items():
        if pattern in query:
            expanded_query += " " + " ".join(expansions)
    return expanded_query

2.5 查询扩展的实际应用示例 #

2.5.1 技术类查询扩展 #

原始查询： "如何提高Python代码效率" 扩展后： "Python代码优化技巧 循环效率 内存管理 常用库性能对比" 效果： 扩展后的查询能够覆盖"循环优化"、"内存泄漏"等更具体的文档，使生成的回答更全面、更有深度

2.5.2 生活类查询扩展 #

原始查询： "跑步减肥" 扩展后： "跑步减肥方法 有氧运动 燃脂效果 跑步计划 注意事项" 效果： 从单一运动扩展到包含方法、计划、注意事项的完整指导

2.5.3 学习类查询扩展 #

原始查询： "学英语" 扩展后： "英语学习方法 听说读写 语法词汇 口语练习 考试准备" 效果： 从模糊的学习需求扩展到具体的学习方法和目标

2.6 查询扩展的优化策略 #

2.6.1 扩展质量控制 #

相关性过滤：

• 确保扩展词与原始查询相关
• 避免引入噪声和无关信息
• 使用相关性评分机制

数量控制：

• 避免过度扩展导致查询过于宽泛
• 平衡召回率和精确率
• 根据查询类型动态调整扩展程度

2.6.2 上下文感知扩展 #

用户画像：

• 根据用户历史查询调整扩展策略
• 考虑用户专业背景和兴趣偏好
• 个性化扩展词选择

领域适配：

• 针对不同领域使用专门的扩展词典
• 医疗、法律、技术等专业领域
• 动态加载领域特定的扩展规则

2.6.3 性能优化 #

缓存机制：

• 缓存常见查询的扩展结果
• 减少重复计算开销
• 提升响应速度

并行处理：

• 多种扩展方法并行执行
• 异步处理提升效率
• 结果融合和排序

2.7 评估指标与效果衡量 #

2.7.1 检索效果指标 #

召回率提升：

• 扩展前后检索到的相关文档数量对比
• 相关文档覆盖率提升
• 长尾查询效果改善

精确率保持：

• 确保扩展不降低检索精确率
• 相关文档排序质量
• 噪声文档过滤效果

2.7.2 生成质量指标 #

答案完整性：

• 生成答案的信息覆盖度
• 关键信息点包含情况
• 答案深度和广度

答案准确性：

• 基于扩展查询生成答案的准确性
• 与原始查询的匹配度
• 用户满意度评分

2.8 最佳实践建议 #

2.8.1 系统设计原则 #

模块化设计：

• 查询扩展作为独立模块
• 支持多种扩展策略
• 易于扩展和修改

可配置性：

• 支持不同场景的配置
• 动态调整扩展参数
• 用户自定义扩展规则

2.8.2 实施建议 #

渐进式部署：

• 从简单规则开始
• 逐步引入复杂算法
• A/B测试验证效果

持续优化：

• 收集用户反馈
• 分析扩展效果
• 迭代改进策略

2.9 面试要点总结 #

回答框架：

1. 定义：查询扩展是什么，核心价值
2. 问题：为什么需要查询扩展，解决什么问题
3. 流程：在RAG中的位置和工作流程
4. 技术：实现方法和优化策略
5. 应用：实际应用场景和效果
6. 实践：最佳实践和评估方法

关键术语：

• 查询扩展、词汇匹配、语义补全
• 同义词扩展、知识图谱、LLM生成
• 召回率、精确率、上下文质量

核心观点： 查询扩展是RAG系统中不可或缺的一环，它通过在检索前对用户查询进行智能化增强，有效弥补了原始查询的局限性，解决了词汇不匹配和语义模糊的问题。通过将查询扩展融入RAG工作流程，能够显著提升检索的准确性和召回率，为大语言模型提供更优质的上下文信息，从而最终生成更精准、更全面、更可靠的答案。

总结： 查询扩展技术代表了RAG系统优化的重要方向，通过智能化的查询增强，有效解决了检索阶段的词汇和语义问题，为构建高质量的RAG系统提供了重要的技术支撑。掌握查询扩展的核心原理和实践方法，对于提升RAG系统的整体性能具有重要意义。