別讓你的 RAG 系統「答非所問」：深入解析六大高級查詢轉換架構

您的檢索增強生成（RAG）系統是否常常找不到最相關的資料，導致回覆品質不佳？問題可能出在「查詢」本身。本文將深入剖析 HyDE、RAG-Fusion、Step-Back 等六種主流的查詢轉換技術，從效果、複雜度和效能進行全面比較，幫助您打造更聰明、更精準的次世代 RAG 系統。

為什麼我們需要「進化版」的 RAG 系統？

檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）無疑是當前讓大型語言模型（LLM）言之有物、減少「胡說八道」的關鍵技術。它透過連結外部知識庫，為模型的回答提供了事實依據。然而，一個 RAG 系統的成敗，很大程度上取決於其「檢索」階段的品質。

如果我們把 RAG 系統比喻成一位需要查資料才能回答問題的專家，那麼「檢索」就相當於他去圖書館找書的過程。如果一開始找錯了書，那就算這位專家再聰明，也很難給出正確的答案。

傳統 RAG 的瓶頸：「天真」的假設

你可能會想，傳統的 RAG 系統最大的挑戰是什麼？答案就在於一個看似合理卻充滿陷阱的假設：使用者輸入的原始問題，就是尋找答案的最佳關鍵字。

一個基礎的、我們稱之為「天真」的 RAG 流程是這樣的：

1. 使用者提出問題（例如：「公司去年的利潤變化如何？」）。
2. 系統將這個問題轉換成一個數學向量（Embedding）。
3. 用這個向量去龐大的資料庫中，尋找語意最相近的幾段文件。
4. 最後，將原始問題和找到的文件片段一起丟給 LLM，生成最終答案。

這個流程的問題在於，現實世界遠比想像中複雜。

• 語意鴻溝 (The Semantic Gap): 使用者的提問方式通常很口語化、簡短，而知識庫裡的文件卻是嚴謹、詳盡的書面語。就像你想問「去年賺多少錢」，但財報上寫的是「本財政年度營收增長 15%，主要受企業部門強勁表現驅動」。這兩句話意思相近，但在向量空間中可能相距甚遠，導致系統找不到最關鍵的資訊。
• 問題的模糊與過度具體: 有時候問題太模糊，會找回一堆不相干的文件；有時候又太具體，比如包含了一個精確到秒的日期，反而會錯過那些用不同方式表達相同資訊的文件。
• 垃圾進，垃圾出 (Garbage In, Garbage Out): 這是 RAG 系統的鐵律。如果檢索階段回傳的是無關、不完整或相互矛盾的資訊，再強大的 LLM 也回天乏術。檢索，才是整個流程的真正瓶頸。

查詢轉換：從源頭解決問題的關鍵

為了解決這些問題，先進的 RAG 架構引入了一個至關重要的步驟——查詢轉換（Query Transformation）。

簡單來說，就是在拿使用者的問題去搜尋之前，先用 LLM 對這個問題進行「加工」。這個加工過程可能是改寫、擴充、分解，甚至是生成一個全新的問題。其目的非常明確：更準確地捕捉使用者的真實意圖，從而提高檢索的準確率和完整性。

這就像一位聰明的圖書館員，他不會只根據你說的書名找書，而是會問你：「你是想找關於哪個主題的資料？是為了寫報告還是個人興趣？」然後幫你找到最合適的幾本書。

與其把資源都花在訓練下游的生成模型去「收拾爛攤子」，不如在一開始就投入少量運算資源，優化查詢這個「源頭」。這正是像 Rewrite-Retrieve-Read、HyDE 等框架的核心思想。接下來，我們將深入探討幾種主流的查詢轉換技術，看看它們各自有什麼神通。

六大主流查詢轉換技術深度解析

查詢轉換領域發展出了多種技巧，每種都有其獨特的運作方式和適用場景。讓我們來一一拆解。

1. 假設性文件嵌入 (HyDE - Hypothetical Document Embeddings)

背後的魔法是什麼？

HyDE 的想法非常巧妙，它直接挑戰了「短問題 vs. 長文件」的語意鴻溝。與其用一個簡短的問題向量去匹配冗長的文件向量，HyDE 乾脆反其道而行：先讓 LLM 針對問題「憑空想像」一篇最完美的答案，再用這篇想像出來的完美答案（也就是假設性文件）去匹配真實的文件。

流程如下：

1. 生成： 給定一個問題，例如「什麼是 RAG-Fusion？」，先讓 LLM 生成一篇假設性的回答。這篇回答不要求 100% 事實正確，重點是它模擬了理想答案應有的結構、詞彙和概念。
2. 編碼與檢索： 將這篇假設性文件轉換為向量，然後用這個「理想答案」的向量去資料庫中尋找最相似的真實文件。

效果如何？

HyDE 的效果出奇地好，尤其是在沒有任何標註資料的「零樣本」場景下。研究顯示，它的表現甚至能媲美那些經過大量資料微調的檢索器。有開發者形容它「聽起來很傻，但效果驚人地好」。

複雜度與效能

實作複雜度中等。它需要在每次查詢時額外呼叫一次 LLM，這無疑會增加延遲。為了提高穩定性，有些作法會生成多個假設性文件再取平均向量，但這會進一步增加成本和時間。

最適合的場景

• 零樣本領域： 當你為一個全新領域建構 RAG 系統，且沒有標註資料來微調模型時。
• 領域詞彙不匹配： 當你的文件庫充滿了特定領域的術語，而預訓練的嵌入模型可能無法很好理解時。
• 模糊查詢： 當使用者提出的問題很模糊、概念性強，缺乏明確關鍵字時。

2. RAG-Fusion

背後的魔法是什麼？

RAG-Fusion 是 Multi-Query（多查詢生成）的進化版，它透過生成多個視角的查詢，並智慧地融合檢索結果來提升品質。

流程分為三步：

1. 多查詢生成： LLM 將原始問題改寫成幾個不同版本，從不同角度探索使用者的意圖。
2. 平行檢索： 系統同時對原始問題和所有生成的新問題進行向量搜尋，得到多組獨立的檢索結果。
3. 倒數排序融合 (RRF)： 這是 RAG-Fusion 的精髓。它不是簡單地把所有結果合併，而是透過 RRF 演算法重新排序。那些在多個檢索列表中都名列前茅的文件，會獲得更高的最終分數，從而被推到最前面。

效果如何？

RAG-Fusion 能顯著提升答案的相關性和全面性，特別是對於複雜或模棱兩可的問題。RRF 步驟是成功的關鍵，它像一個智慧過濾器，確保最終交給生成模型的都是最可靠的證據。

複雜度與效能

複雜度和效能開銷都比較高。它需要一次 LLM 呼叫和多次平行的向量搜尋，延遲較為明顯。此外，如果 LLM 生成的查詢偏離主題，可能會引入無關的雜訊。

最適合的場景

• 高準確率應用： 對於需要為複雜、多面向問題提供高準確度答案的場景。
• 理解細微意圖： 當準確理解使用者意圖至關重要，且可以接受較高延遲時。
• Multi-Query 的升級版： 如果你正在使用 Multi-Query 但希望進一步提高精準度並減少雜訊。

3. 回溯提示 (Step-Back Prompting)

背後的魔法是什麼？

這種技術專門用來處理「過於具體」的問題。它不直接使用詳細的問題進行檢索，而是先「退一步」，讓 LLM 生成一個更廣泛、更概念性的上層問題。

舉個更生活化的例子，對於「iPhone 13 Pro Max 的螢幕更新率是多少赫茲？」這個具體問題，直接搜尋可能因為措辭或資料庫的格式而找不到最佳答案。這時 Step-Back 會先生成一個更廣泛的問題，像是：「iPhone 13 Pro Max 的技術規格有哪些？」。

系統會用這個廣泛問題去檢索，這樣就很容易能找到官方的產品規格表或權威的評測文章。最後，再將這份規格表文件和原始的具體問題（關於螢幕更新率）一起交給 LLM，讓它從中精準地提取出「120Hz」這個答案。

效果如何？

當問題包含嵌入模型難以精確匹配的具體細節（如日期、產品型號、代碼）時，這種方法非常有效。研究表明，它能將 RAG 系統的錯誤率降低約 21.6%，效果顯著。

複雜度與效能

實作複雜度低。它只需要額外呼叫一次 LLM 來改寫問題，延遲影響較小。而且，生成的廣泛問題可以被快取，供後續類似查詢使用。

最適合的場景

• 過度約束的查詢： 問題中包含日期、ID、產品型號等容易導致檢索失敗的「脆弱」資訊。
• 需要上下文推理的問題： 需要先找到一個大背景（如一份完整的技術規格表），才能回答其中某個具體細節的問題。

4. 多查詢生成 (Multi-Query Generation)

背後的魔法是什麼？

這是一個基礎的查詢擴展技術。它利用 LLM 生成使用者原始問題的多個不同版本，然後將所有版本的問題都拿去檢索，最後將所有檢索到的不重複文件合併起來。

效果如何？

主要好處是提高了「召回率」，也就是找到相關文件的機率。它讓系統對使用者提問的措辭變化更具彈性。然而，它的效果被認為相對有限，因為它缺乏一個聰明的結果融合機制。

複雜度與效能

實作複雜度低，像 LangChain 這樣的框架提供了現成的元件。效能影響中等，因為需要一次 LLM 呼叫和多次向量搜尋。主要缺點是，簡單地合併結果可能會引入大量無關的雜訊。

最適合的場景

• 作為「天真」RAG 的一個簡單、低成本的改進方案。
• 當可以接受一定的延遲，但不想實作像 RAG-Fusion 那樣複雜的技術時。

5. 查詢分解 (Query Decomposition)

背後的魔法是什麼？

查詢分解採用「分而治之」的策略，專門處理那些內含多個子問題的複雜查詢。LLM 會先將一個複雜問題拆解成幾個可以獨立回答的簡單子問題。

例如，「比較尼可拉斯·凱吉和李奧納多·狄卡皮歐的教育背景」會被分解成：「尼可拉斯·凱吉的教育背景是什麼？」和「李奧納多·狄卡皮歐的教育背景是什麼？」。

系統會分別為每個子問題檢索資料，最後將所有找到的資料匯總，交給 LLM 進行綜合回答。

效果如何？

對於比較性、多步驟或多部分的問題，這種技術至關重要。如果不用分解，系統可能只會找到關於其中一個實體的資料，導致答案不完整。

複雜度與效能

實作複雜度高。它需要一個包含多次 LLM 呼叫（分解、綜合）和多次檢索的複雜流程，延遲影響很大。對於簡單問題來說，這種方法顯得非常浪費。

最適合的場景

• 比較性問題： 明確要求比較兩個或多個實體的問題。
• 多跳問題 (Multi-hop)： 需要先找到一個中間事實才能回答最終問題的查詢。
• 複雜的商業智慧查詢： 需要整合多個來源資訊才能得出結論的策略性問題。

6. 遞迴檢索 (Recursive Retrieval)

背後的魔法是什麼？

這可以說是最複雜也最強大的查詢轉換方法。它更像一個自主代理（Agent）框架，會進行一個「檢索-分析-再提問」的迭代過程。系統從一個初始問題開始，檢索文件，分析現有資訊，發現知識缺口，然後生成新的查詢去遞迴地獲取更多資訊，直到完成一個複雜的任務。

效果如何？

理論上，遞迴檢索最適合解決需要深度、逐步推理和探索知識庫的極端複雜問題。它能讓系統像人類專家一樣，循著線索一步步深入研究。

複雜度與效能

實作複雜度非常高，相當於建立一個小型自主代理，需要處理複雜的狀態管理和防止無限循環。效能影響也極大，多次迭代的檢索和 LLM 推理可能非常緩慢和昂貴。

最適合的場GENARIO

• 複雜的研究和規劃任務： 例如「制定一個全面的商業策略」或「規劃一個多階段專案」。
• 代理工作流程： 需要 AI 代理自主收集和綜合資訊以達成高層次目標的系統。

如何選擇最適合你的策略？

看完了這麼多技術，你可能會問，到底哪一個才是最好的？答案是：沒有最好，只有最適合。 選擇哪種技術，取決於你的應用需求、使用者查詢的特性以及你的運算資源。

權衡矩陣：在效果、複雜度與效能間找到平衡

技術之間的演進與互補關係

• 從 Multi-Query 到 RAG-Fusion: RAG-Fusion 是 Multi-Query 的直接升級。它解決了後者只會簡單合併結果、容易引入雜訊的痛點。
• Decomposition 與 Step-Back 的互補: 前者處理「結構複雜」的問題（多個部分），後者處理「資訊複雜」的問題（過於具體）。一個先進的系統甚至可以將兩者結合使用。
• Recursive Retrieval 作為元框架: 遞迴檢索更像是一個總指揮，它可以在其執行過程中，根據需要調用其他技術（如分解、HyDE）作為子程序。

RAG 的未來：走向智慧化與自主化

RAG 技術的發展正從單一的靜態優化，走向能夠動態適應使用者查詢的智慧化管線。

設計一個帶有「查詢路由器」的自適應 RAG 管線

一個非常有效的策略是實作一個查詢路由器（Query Router）。它就像系統的智慧調度員，在流程開始時，先用一次 LLM 呼叫來分析使用者查詢的特性，然後將其分配給最合適的處理路徑：

• 簡單、直接的問題？ -> 直接走傳統 RAG 流程，避免不必要的延遲。
• 包含「比較」、「和」等詞語？ -> 交給查詢分解處理。
• 有具體的日期、代碼？ -> 使用 Step-Back 提示。
• 問題很寬泛、模糊？ -> 採用 RAG-Fusion 進行多視角檢索。

這種自適應方法可以根據每個查詢的具體情況，以最經濟高效的方式達到最佳效果。

未來的趨勢：代理化與自我修正

未來的查詢轉換將更加智慧：

• 微調的重寫模型： 使用更小、更專業、經過微調的模型來專門執行查詢轉換任務，以更低的延遲和更高的準確性完成工作。
• 運算成本轉移： 將部分 LLM 運算從「查詢時」轉移到「索引時」。在建立資料庫時，就預先為每份文件生成可能的問題。這樣查詢時就能實現超低延遲的匹配。
• 自我修正的代理系統： 未來的 RAG 系統將能夠自主評估檢索結果的品質。如果發現找到的資料不相關，它會自動決定重寫查詢再試一次，整個過程無需人工干預，這使得 RAG 系統從一個工具，進化為一個能夠獨立思考和解決問題的「檢索代理」。

總之，RAG 系統的演進之路，是從簡單的向量查找，到智慧的查詢加工，再到複雜的策略執行。未來的焦點將不再是優化單一元件，而是協調一個複雜、智慧的工作流程，讓 RAG 真正成為大型語言模型可靠的「大腦外掛」。