最近在搭一个简单的RAG系统，主要是给内部知识库用的。参考了一些教程，说在检索前先用Prompt把用户query改写一下，比如把口语问题转成更精确的关键词，能提高召回率。我试着用GPT-4写了个prompt，大概就是“将用户问题改写为适合向量检索的简洁句子”，但跑了几轮测试，发现改写后检索出来的文档相关性反而下降了，有时候甚至还不如直接用原始query。想请教有经验的大佬：是prompt设计得不对，还是改写这一步本身就不适合所有场景？或者说改写后需要调整embedding模型？目前在用bge-small，感觉有点迷茫，求指点。