RAG里把用户问题直接拼进prompt，效果反而比改写后更好？

我也有类似感受，query改写不是万能药。像口语化长尾问题，原话里那些模糊词和语气其实带着上下文线索，改写模型一压缩反而丢了。但如果是多轮对话里指代特别多的query，不补全又容易检索跑偏。感觉关键看你的检索器和LLM谁的语义理解更强，检索强就少改，LLM强可以多给它点原始信息。另外改写prompt里最好保留原始query，让模型自己判断怎么用。

我踩过类似的坑，后来发现query改写这事真不是无脑套就好。你那个口语化长尾问题效果更好，我觉得一个关键原因是原话里自带了很多隐式上下文，改写模型一压缩反而把信号丢了。尤其是用户问“那个报错咋回事”这种，改写后可能变成“如何解决报错”，检索出来的东西反而更泛。我现在做法是分场景：事实型短query可以改写补全，闲聊式或带具体细节的长query基本不动。另外你可以试试把原query和改写query分别检索，取并集再重排，比二选一稳。还有一点，改写模型本身如果比生成模型弱太多，它理解歪了后面全歪。通用规则我不敢说，但经验是改写只做“扩展”不做“替换”，别让它替你总结。如果你手头有评测集，跑个A/B对比，大概率会发现不同query类型最优策略不一样。

我也有类似感受，尤其是用户问得比较绕或者带很多口语细节的时候，改写反而容易把关键信息洗掉。我的经验是短 query、术语多的场景适合改写，长尾口语 query 直接拼效果更稳。你可以试试把改写当可选分支，别一刀切，或者让 LLM 自己判断要不要改写。

口语化query本身信息量大，改写容易丢细节，我也踩过这坑。

我之前也踩过这个坑，后来发现关键看你的改写目的是什么。如果是为了消歧和补全指代，那确实有用；但要是强行提取关键词或者让LLM“总结”一遍，反而会丢掉口语里那些重要的限定词和语气信息。我自己现在只在query明显有指代不清或者多轮依赖的时候才改写，单轮长尾问题基本直接用原话。你可以试试把改写当兜底而不是默认步骤，命中率会稳很多。

我也遇到过类似情况，感觉query改写不是万能药。改写本身会引入LLM的“理解偏差”，尤其口语化问题里那些模糊指代和隐含意图，一压缩就丢了。我的经验是短查询、术语明确的可以改写提召回，但长尾口语query直接拼原文反而保真。你可以试试只在检索阶段用改写扩展，生成阶段还是用原话，两边分开处理可能更稳。

之前也踩过这个坑，后来发现query改写其实更适合那种短、模糊、指代不清的问题，比如“这个怎么弄”。但用户原话里往往藏着关键词和语气线索，改写模型一压缩就丢了。我现在是看情况，检索阶段用原话，重排或者生成阶段再考虑轻量改写，而且会保留原话作为fallback。你可以试试把改写当可选模块，而不是默认流程。

刚入门，这个对我帮助很大。

我最近也踩过这个坑，后来发现关键在于你的检索器到底吃不吃改写后的query。如果你用的embedding模型本身对口语化文本就比较鲁棒，那改写反而是在引入噪声，因为改写那一步的LLM可能会把一些隐含的限定条件给丢了，尤其是长尾问题里那些“看起来不重要但其实很关键”的细节。我自己的经验是，改写更适合那种query特别短、上下文严重缺失的情况，比如用户就打了三个词，这时候补全一下确实有帮助；但如果是那种用户已经啰嗦了一大段的，原话里信息密度其实挺高的，硬改写等于做了一次有损压缩。另外还得看你改写用的模型和最终回答用的模型是不是同一个，如果是小模型改写大模型回答，改写那步本身就是瓶颈。你可以试试把改写和原话两个版本都检索一遍，看召回文档的差异，如果改写后召回的东西明显偏了，那就别改了。还有个折中做法是只做指代消解或者把多轮对话里的省略补上，不做关键词提取那种激进改写，这个在我这边效果比较稳。