Словарь ИИ
Что такое переписывание запроса
Коротко
Переписывание запроса это шаг поиска, на котором модель переформулирует вопрос пользователя в запрос, удобный для поисковой системы, до того как искать.
Поиск и RAG · query rewriting
Михаил МозгПроверено: 1 минута чтения
Ребенку
Малыш говорит маме: «Где та штука, ну, которая жужжит?». Мама понимает и спрашивает у папы: «Где фен?». Папа сразу находит фен. Мама перевела непонятный вопрос в понятный. Переписывание запроса делает то же для компьютера: перед поиском превращает путаный вопрос в ясный и короткий.
Простыми словами
Люди пишут вопросы так, как думают: с опечатками, местоимениями, лишними словами, ссылками на прошлые сообщения. Поиск по такой фразе часто промахивается. Поэтому перед поиском нейросеть переписывает вопрос. Она убирает лишнее, подставляет вместо «он» то, о чем шла речь, добавляет точные термины, иногда делит сложный вопрос на два простых. Например, в чате клиент сначала спросил про тариф «Бизнес», а потом написал «а сколько там минут?». Система ищет уже по запросу «количество минут в тарифе Бизнес».
Для бизнеса
Этот шаг недорогой и часто дает заметный эффект в чатах с клиентами, где вопросы короткие и опираются на предыдущие реплики. Расходы: один короткий вызов модели перед каждым поиском и небольшая задержка. Риск в том, что модель может исказить смысл: заменить термин на похожий, потерять номер договора или отрицание. Поэтому переписанный запрос сохраняют в журнал, а точные идентификаторы передают в поиск без изменений. Для разговорных сценариев шаг почти обязателен. Как он справляется с вашими обращениями, видно по журналу ИИ-агента поддержки за первые недели работы.
Для специалиста
Переписывание запроса (query rewriting) относится к оптимизации до извлечения (pre-retrieval). Ma и др. (2023) предложили схему Rewrite-Retrieve-Read вместо привычной Retrieve-Read: языковая модель сначала переписывает вход в поисковый запрос, затем веб-поисковик возвращает контекст, и модель-читатель отвечает. Чтобы согласовать запрос с замороженными ретривером и читателем, авторы обучают небольшую модель-переписчика с подкреплением (reinforcement learning), используя качество ответа читателя как награду. В Corrective RAG (Yan и др., 2024) при плохой внутренней выдаче вход переписывают в запрос из ключевых слов для веб-поиска. Другие формы: деконтекстуализация реплики в диалоге с разрешением местоимений по истории, декомпозиция сложного вопроса на подвопросы, расширение синонимами (query expansion), генерация нескольких вариантов с последующим слиянием, как в RAG-Fusion, и гипотетический документ вместо запроса, как в HyDE. Оценивают по полноте ретривера и итоговой точности ответа.
Пример
Клиент банка пишет «а если просрочу?» сразу после вопроса о кредитной карте. Система переписывает это в «штраф за просрочку платежа по кредитной карте» и находит нужный пункт тарифов.
Связанные термины
Вопросы и ответы
Зачем переписывать запрос, если модель и так понимает вопрос?
Чем переписывание запроса отличается от HyDE?
Источники
Где это применяют в компании
Не уверены, нужно ли это вашей компании?
Карта ИИ-решений