1. 查询分析简介

在信息检索领域，查询分析是指通过规则技术或者语言模型等方法对用户输入的查询进行优化的过程。查询分析的主要作用是优化检索查询，提高检索性能。通过查询分析，可以更好地将用户的问题转化为检索系统能够理解和处理的形式，从而提高检索的准确性和效率。

传统上，查询分析是通过基于规则的技术来实现的，但随着大型语言模型的兴起，越来越多的人开始倾向于使用语言模型来进行查询分析。具体而言，这涉及将原始问题（或消息列表）输入到语言模型中，并返回一个或多个优化的查询结果，这些结果通常包含一个字符串和可选的其他结构化信息。

如上图，我们基于LangChain实现RAG的时候，有两种模式：

• 将用户的问题（User Question）直接匹配本地知识库(Retriever)，然后将匹配的本地知识传给LLM总结回答用户问题。
• 先将用户问题（User Question）传给LLM分析下用户的意图，然后再使用用户的意图匹配本地知识库，最后将匹配的本地知识传给LLM总结回答用户问题。

2. 问题解决

查询分析有助于解决优化检索查询时遇到的多种问题，包括但不限于以下情况：

• 检索器支持针对数据的特定字段进行搜索和过滤，而用户输入可能涉及这些字段中的任意一个，例如用户问题： 我想查询红色的鞋子价格， 针对这个问题，其实可以提取颜色、 商品类型作为过滤条件， 优化问题答案。
• 用户输入中包含多个不同的问题。
• 需要多个查询来检索相关信息。
• 检索质量对措辞非常敏感， 用户输入的问题描述比较单一。
• 存在多个可供搜索的检索器，而用户输入可能涉及其中任意一个。

不同的问题需要采用不同的解决方案。要确定应该使用哪种查询分析技术，您需要了解当前检索系统存在的问题。最好的方法是查看当前应用程序的失败数据点，并识别常见主题。只有当您了解问题所在时，才能着手解决这些问题。