原文： 前沿重器[38] | 微软新文query2doc：用大模型做query检索拓展

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比较主流的检索方案：

• 字面检索（sparse，稀疏）
• 向量检索（dense，稠密）

query对文档文段的召回，一直是存在困难的，因为两者无论是信息还是语义，其实都有很大的鸿沟。一般地，大家常用的方式有诸如“将qa匹配转化为qq匹配”、query改写、同义词、通过用户反馈构造匹配模型等手段。

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论文：Query2doc: Query Expansion with Large Language Models 通过大模型的手段来进行改写。

1，拓展方法

文章思想：

• 在开始检索之前，先用query让模型生成一次答案，然后把query和答案合并送给模型。

举个例子，例如用户输入的是“儿童防沉迷”，原来是直接把“儿童防沉迷”直接用于检索，输入检索库中进行召回，然而现在，我们会结合prompt，先输入给大模型，并得到大模型的结果：

输入：
什么是儿童防沉迷。
要求，用大约100字回复。
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输出：（结果来自chatglm2-int8）
儿童防沉迷是指避免儿童沉迷于网络、游戏、电子书等电子娱乐活动,保护儿童身心健康和防止未成年人受到网络游戏沉迷、网络信息诈骗等问题的影响。为了实现这一目标,家长和社会应该共同努力,对儿童进行网络安全教育,限制儿童使用电子产品的时间和内容,并营造良好的家庭氛围,鼓励儿童积极参与有益身心的活动,如运动、阅读、艺术等。

可以看到，相比原始query儿童防沉迷，还拓展了大量的相关信息，例如游戏、网络、未成年人等，这些词汇很直观地，能扩展更多概念解释，对提升召回肯定是有好处的。

改写是改写玩了，但是要放进去检索，更好地进行召回，还是有些技巧的，按照论文，对字面检索和向量检索，都有一些特定的设计。

1.1 字面检索

因为模型的生成多半会很长，所以在相似度计算的过程中，会稀释，所以在拼接过程中，需要对原始query复制几份再来拼接，用公式来描述，就是这样，其中d‘是大模型生成的内容，n是复制的次数：

1.2 向量检索

因为向量召回的泛化能力是比较强的，因此不需要复制，直接拼接起来就好了：

然而相比字面检索，最大的困难并不在拼接，而在于训练，因为输入和文档仍旧不是一个分布（两者语义并不相同甚至完全不相同，只是匹配），所以仍旧离不开训练，不过为了体现拓展的部分的效果，此处还是使用比较朴素的训练方案，即根据用户点击之类的行为构造数据集，并使用BM25等的方式获得难负例。

2、实验结果和分析

从实验结果看，收益无疑是巨大的，作者的分析其实更加有收获：

• 模型大小的提升对最终的召回效果是有收益的，随着模型变大，生成的文本对预测效果有提升。
• 该方案本身对向量表征模型（embedding）的训练，也是有明显收益的。
• 对字面检索而言，原始query和大模型生成的回复之间，是互补关系，两者组合才能真正达到提升。

然后是作者用两个案例做了分析，来探索本方案生效的机理和可能的缺陷。

• 首先，大模型直接生成一个答案，很大程度拉近了检索词和文档之间在语义空间上的相似，因为本质上两者都是回复问题。
• 其次，大模型的生成可能并不正确（幻觉问题），尤其是关键部位（例如时间、关键名词之类的），这个关键部位的错误可能会导致最终的检索错误。

3、在现实中，仍旧有很多细节问题还需要进一步考虑（可以作为优化点）

• 现实场景下的召回相似度应该如何计算，尤其是向量相似度，这里需要很多的数据支撑。
• 召回后的下一步，仍旧依赖相对完善的精排模块，也需要考虑类似的匹配机制，否则即使召回层有了召回，排序层面也会被排到后面去。
• 大模型本身的幻觉问题，会对召回带来很大的影响，该问题对召回还是有影响的，需要考虑如何尽可能剔除或者缓解。
• 性能问题，依赖大模型是能够有所提升，但是多一次的大模型的请求，无疑让整体耗时有了很大的影响。（这点在论文中也有提及）

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补充

1，检索–>reranker 后任然有个别合适的 ’块‘ 排在最后面位置？

这个时候就可以分析bad case 。继续优化重拍模块了，看看是什么原因被排到了最后，一般：

• 找回链路不信任
• 关键链路漏召回
• 相似度计算
• 有问题的规则

都有可能出现问题，base case 分析推荐：

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