本教程，通过LangChain实现一个简单的YouTube视频搜索，遇到的搜索结果准确性问题，讲解如何使用查询分析技术优化，提到问题生成的准确性。

本章介绍了查询分解，将用户问题分解为子问题以便更好地检索。

本章讨论了使用OpenAI的语言模型进行查询扩展技术，生成查询的多个释义版本。

有时候，我们有多个不同主题的本地知识库，针对不同的类型的问题，我们希望用不同的本地知识库来回答问题，这里就涉及到一个问题如何实现根据不同的问题路由（选择)到不同的本地知识库。

有时候，搜索质量和模型生成可能会受到问题具体细节的影响，用户输入的问题太细，导致向量搜索结果不理想。处理这种情况的一种方法是先生成一个更抽象的“退一步”问题，然后基于原始问题和退一步问题进行查询。