用十篇论文聊聊关于使用LLM做query Rewrite的问题

一、什么是query改写？

query改写其实理解起来很简单，就是把原始的query经历一系列的操作，然后变成另外一个query，从而达到提升召回率和准确率的效果。

query改写的过程中，这一系列的操作，其实是围绕两个方面展开的。第一是在原始query中添加一些有用的内容（可以理解为query扩展），把本该召回却没有召回的内容给召回，提高topK的召回率。第二是在原始query中去掉一些杂质内容（可以理解为蒸馏），主要操作是对召回的数据，进行一个反馈。

围绕这两个方面，特别是在LLM越来越火热的情况下，学术界有了越来越多的研究。

二、现阶的搜索方式

主要有三类：

其中最主流的是Bm25相关性搜索。

其次是在LLM取得阶段性进步后，使用模型做文本嵌入，然后做向量的搜索，利用余弦距离，来计算相关性。

最后是稀疏向量检索模型，这个非主流的方式，es官方为我们提供了英文的稀疏向量模型，在英文场景下的效果非常好。

三、关于query改写对召回的影响

针对扩展这个方向，要看具体的相关度匹配方法。

例如以BM25为代表的稀疏检索。BM25相关性匹配算法，最基本的就是依赖搜索的关键词和候选集的关键词的重叠。query扩展是会引入更多的词，扩大了召回的可能性，但是前提是引入正向的词，假如引入的是噪音数据，那么反而会降低召回的效果。所以针对BM25的搜索方法，需要做两件事，第一是如何丰富query；第二是如何对query蒸馏，去掉干扰因素。

在例如针对稠密向量检索。假如文本嵌入模型的能力足够强，简单的扩展关键词是没有意义的。而是如何扩展更多的有帮助的知识，来丰富query，从而提高召回率。

请时刻记得BM25和向量检索各自的特点。以为各自的特点，在query改写的时候会有不同的操作逻辑。

四、现阶段query Rewrite的挑战

1. 将query直接送给BM25去召回，或者向量检索去召回，召回率低，topk低。

2. 对于非即系搜索，我们想要在改写的时候考虑上下文的连贯性，去改写query。

五、利用模型做query Rewrite

LLM现在已经有了里程碑式的成功。LLM已成为引领各个领域变革的力量。LLM具有超强的语义理解能力，和超强的零样本生成能力。

针对使用LLM改写query这个方向，学术界，有了比较多的论文。包括谷歌和微软。

TODO 论文解读与链接

六、一口气读完10余篇论文后，关于LLM做Rewrite的总结

在此之前，我们先大体上看一下召回的流程图

首先来说一下，这些论文中，提到的改写思路，先进行一个分类

1. HyDE

利用模型将对原始query生成一个假设性回答。然后再把假设性回答作为query去做召回。

优势：利用LLM引入了query之外的外部知识，这部分知识可能和query很相关，从而丰富了query。

劣势：由于模型的幻觉问题，可能会生成和原始query相背离的答案。其次模型并不能总是生成有帮助的答案。此时会引入噪音数据，从而让查询变的更差。

具体操作步骤，针对不同的检索方式，有不同的操作细节。由于文章篇幅的问题，请到具体的文章上看，包含了原论文。

BM25：Query Rewrite —— 基于大模型的query扩展改写，召回提升3%-15%-CSDN博客

向量检索：Query Rewrite —— 基于大模型的query扩展改写，HyDE 生成假设性答案（论文）-CSDN博客

2.GRM

针对上述的模型幻觉问题，有一个改进方案，引入评估模型。

使用LLM针对query生成N个主题（论文中是生成5个主题，主题代表的是不同方向），然后再根据不同的主题让LLM分别去生成一个假设性回答，这里是生成10，也就是最后会得到50条数据。建设相关性评估模型，来过滤掉模型生成的负面的case。从而减少使用大模型做query Rewrite的时候的负面影响。

优势: 一定程度上可以减缓模型的幻觉问题

详细细节：Query Rewrite —— 基于大模型的query扩展改写，通过GRM减少LLM的幻觉问题（论文）-CSDN博客

3. PRF

为了解决模型的幻觉问题，而做出的改进。Pseudo-relevance feedback （伪相关反馈）。这也是一个在query改写过程中，解决模型幻觉问题的思路。

在改写前，先拿原始query去进行一次query，然后将召回的数据作为参考内容，送给模型，根据这些内容重新生成query。通过先在候选集中进行一次召回。可以给模型一个参考的内容，可以有效的减少模型的幻觉问题。

优势：可以一定程度上解决模型幻觉问题，有效解决解决词汇表不匹配问题。毕竟是根据query召回的内容去生成query的。
劣势：这将会很依赖首次的检索，如果召回的数据质量很差，就GG了。

关于PRF的细节

Query Rewrite —— 基于大模型的query扩展改写，PRF（论文）-CSDN博客

4.PRF + GRF

针对PRF的首次检索质量问题，有了 generative-relevance feedback (生成相关反馈)改进。
最近关于生成相关性反馈（GRF）的研究表明，使用从大型语言模型生成的文本的查询扩展模型可以改进稀疏检索，而不依赖于第一次检索的有效性。这项工作将GRF扩展到密集和学习的稀疏检索范式。GRF是在检索前，靠模型，依赖模型的知识能力去扩展query。

乍一看GRF不是和上边的HyDE思路是一样的吗？不是有模型幻觉问题吗，怎么又回来了？别着急，这里是GRF + PRF。将两者进行结合。

并且这里的GRF是有改进的，并不是HyDE那种直接生成。

这里细节请看这篇文章Query Rewrite —— 基于大模型的query扩展改写，PRF+ GRF协同发力减少LLM的幻觉问题（论文）-CSDN博客

优势：将GRF和 PRF结合，有效减少了模型的幻觉问题，并且略微减缓了PRF严重依赖首次检索数据质量的问题。

注意：这里的GRF 时间上和GRM是有些类似的，在实际使用过程中，GRF的实现可以结合GRM的实现。

5. HyDE + PRF

北大的论文中，将HyDe + PRF进行了结合，来解决模型的幻觉问题。

Query Rewrite —— 基于大模型的query扩展改写，如何减少LLM的幻觉问题，召回提升15%（北大论文）-CSDN博客

6.CoT+ PRF

在谷歌的论文中，提出，使用LLM来改写query，并指定让LLM生成思维链CoT。这将有助于召回提升。思维链，在解决复杂的query问题的时候，往往会有不错的效果。

如下所示

详细细节:

Query Rewrite —— 基于大模型的query扩展改写（基于思维链），召回提升3%-CSDN博客

7.session上下文

重写的时候考虑上下文的连贯性。

主要解决的是从上下文的会话信息中，提取信息，已补充和改写最新的query。解决上下文的关联问题。详细细节请看这篇文章：Query Rewrite —— 基于大模型的query扩展改写，综合考虑上下文信息（人大论文）_query 改写论文-CSDN博客

8. PRF + GRF + GRG + CoT + session上下文

这是我个人提出的想法，即要利用LLM提高召回率。又要减少模型的幻觉问题。还有考虑到上下文的会话数据。当然对于多轮对话，session上下文才有意义。并不是必须得。

七、顾虑

使用LLM改写query，虽然能够带来蛮不错的召回率提升效果，但是也带来了诸多问题。第一是检索成本，如果每个请求都要过两次模型，那么会有非常大的成本问题。第二，通常调用模型，响应时间都会大大增加，这会增大整个查询链路的延迟。甚至是无法满足实时交互。

八、参考文献

Wang L, Yang N, Wei F. Query2doc: Query Expansion with Large Language Models[J]. arXiv preprint arXiv:2303.07678, 2023.
Jagerman R, Zhuang H, Qin Z, et al. Query Expansion by Prompting Large Language Models[J]. arXiv preprint arXiv:2305.03653, 2023.
Mao K, Dou Z, Chen H, et al. Large Language Models Know Your Contextual Search Intent: A Prompting Framework for Conversational Search[J]. arXiv preprint arXiv:2303.06573, 2023.
Mackie I, Sekulic I, Chatterjee S, et al. GRM: Generative Relevance Modeling Using Relevance-Aware Sample Estimation for Document Retrieval[J]. arXiv preprint arXiv:2306.09938, 2023.
Vincent Claveau. 2022. Neural text generation for query expansion in information retrieval. In IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (WI-IAT '21). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 202–209. https://doi.org/10.1145/3486622.3493957
Gao L, Ma X, Lin J, et al. Precise zero-shot dense retrieval without relevance labels[J]. arXiv preprint arXiv:2212.10496, 2022.
Shen T, Long G, Geng X, et al. Large Language Models are Strong Zero-Shot Retriever[J]. arXiv preprint arXiv:2304.14233, 2023.
Ma X, Gong Y, He P, et al. Query Rewriting for Retrieval-Augmented Large Language Models[J]. arXiv preprint arXiv:2305.14283, 2023.
Mackie I, Chatterjee S, Dalton J. Generative and Pseudo-Relevant Feedback for Sparse, Dense and Learned Sparse Retrieval[J]. arXiv preprint arXiv:2305.07477, 2023.
Feng J, Tao C, Geng X, et al. Knowledge Refinement via Interaction Between Search Engines and Large Language Models[J]. arXiv preprint arXiv:2305.07402, 2023.