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准确地找到与用户查询最相关的信息是RAG系统成功的关键，如何帮助检索系统提升召回的效果是RAG系统研究的热门方向，之前的文章介绍了在分块阶段的优化方法： RAG高级优化：基于问题生成的文档检索增强 。本文将介绍三种query理解的方法， 以增强检索增强生成(RAG)系统中的检索过程 ： 查询重写： 重新定义查询，使其更加具体和详细。 Step-back 提示： 生成更广泛的查询，以获得更好的上下文检索。 子查询分解： 将复杂查询分解为更简单的子查询。 每种技术都旨在通过修改或扩展原始查询来提高检索信息的相关性和全面性。 query转化的优点 RAG系统在检索最相关的信息时经常面临挑战，特别是在处理复杂或模糊的查询时。这些查询转换技术通过重新制定查询以更好地匹配相关文档或检索更全面的信息来解决这个问题。 提升相关性: 查询重写有
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