RAG里怎么把用户query写成更好的向量搜索prompt？效果时好时坏

我之前也踩过这个坑，直接拿原始query去搜确实不稳，尤其是口语化的问题。后来改成让LLM先抽关键实体和时间范围，再拼成结构化查询，比如“2023年 公司 营收 财报”，命中率明显好一些。不过改写这块别全交给LLM自由发挥，最好加few-shot示例约束输出格式，不然它容易脑补。另外可以试试混合检索，BM25加向量召回再重排，比单靠改写稳得多。

我之前也踩过这个坑，直接改query确实容易翻车，LLM一自由发挥就跑偏了。后来我改成先抽关键词再拼query，比如把“去年营收”拆成“2024年 营业收入 财报”，命中率稳了不少。另外你也可以试试多路召回，原始query和改写query各搜一遍再合并，比死磕一个改写版本靠谱。

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我之前也踩过这个坑，后来发现关键不是让LLM瞎改写，而是给它明确的改写目标，比如让它把口语化query转成关键词密集的检索式，同时保留原始query一起做多路召回，效果稳不少。另外embedding模型本身对长句和疑问句就不太友好，改写时去掉“怎么样”“请问”这类词其实挺有用的。你说的LLM改写不稳定，可以试试限制它只能做同义替换和关键词提取，别让它自由发挥，不然语义漂移太严重了。

我试过直接用原query搜，效果确实飘。后来改成让LLM先抽关键词再拼成短句去搜，稳了不少，但改写prompt得加约束，比如“保留原意、只补同义词、不扩写”，不然模型容易自由发挥。还有个思路是做多路召回，原query和改写query各搜一遍再融合排序，比死磕单一路径靠谱。你们知识库文档本身的结构化程度高吗？如果字段清晰，按字段拼query可能比纯语义改写更直接。