Expansão de consultas RAG: como a formulação sintética encontra evidências para além dos termos exatos

A expansão sintética de consultas melhora frequentemente a recuperação em RAG, ao adicionar paráfrases plausíveis e termos do domínio que colmatam lacunas de vocabulário entre as perguntas e as evidências armazenadas.

Um familiar pode perguntar pela “inspeção da caldeira”, enquanto a fatura digitalizada diz “manutenção hidráulica anual” e nunca utiliza a expressão doméstica. A pesquisa lexical exata não deteta essa ligação. A expansão de consultas gera formulações alternativas ou uma resposta hipotética, pesquisa cada representação e combina os candidatos antes de os reordenar, dando às evidências relevantes mais do que uma via de entrada na janela de contexto.

Uma pergunta pode representar várias intenções de pesquisa

Uma consulta doméstica curta pode omitir o nome formal do produto, a data, a localização ou a terminologia utilizada na fonte. A expansão torna explícitas essas interpretações latentes ao produzir expressões relacionadas, subconsultas ou uma passagem sintética. A recuperação esparsa obtém novos termos correspondentes, enquanto a recuperação densa recebe perspetivas semânticas adicionais.

O método Query2doc solicita a um modelo de linguagem que gere um pseudodocumento e o acrescente à consulta original. As suas experiências mostram que o texto adicional pode melhorar tanto a recuperação esparsa como a densa, sem voltar a treinar o recuperador subjacente.

O mecanismo não torna a consulta mais verdadeira. Alarga a superfície de geração de candidatos, após o que a fusão e a reordenação têm de decidir quais os candidatos que continuam a responder à pergunta original, em vez de responderem à elaboração gerada. Esta distinção continua visível durante os testes domésticos posteriores.

As passagens sintéticas colmatam a lacuna de vocabulário entre a consulta e o documento

Um documento hipotético pode assemelhar-se ao estilo e ao vocabulário das evidências prováveis, mesmo quando os seus factos são inventados. O sistema cria uma representação vetorial dessa passagem sintética e recupera documentos reais próximos dela, utilizando a geração como ponte semântica e não como evidência apresentada ao utilizador.

As representações vetoriais de documentos hipotéticos criam documentos hipotéticos antes de os converterem em representações vetoriais para a recuperação densa sem exemplos. A separação importante é que o texto gerado orienta a recuperação, enquanto os documentos devolvidos pelo corpus continuam a ser as únicas evidências admissíveis para a resposta final.

Várias expansões podem abranger abreviaturas, alcunhas, traduções e diferentes níveis de detalhe técnico. A união de candidatos aumenta a recuperação, mas são necessárias a eliminação de duplicados e a reordenação, porque dez reformulações podem, caso contrário, ocupar a lista com fragmentos quase idênticos ou vagamente relacionados.

A expansão pode derivar para um tema plausível, mas errado

Um gerador pode interpretar incorretamente um nome ambíguo, introduzir um produto que a família não possui ou inventar uma data. Esses termos podem recuperar documentos internamente coerentes sobre a entidade errada, criando ruído mais convincente do que a consulta esparsa original.

Um estudo controlado sobre a reformulação complementar de consultas conclui que as combinações podem melhorar a cobertura em alguns conjuntos de dados, mas prejudicar o desempenho num teste de referência com perguntas ambíguas. Este resultado mostra por que motivo a expansão deve ser condicionada pelo tipo de consulta e avaliada face a uma referência sólida.

O limite de falha corresponde a qualquer consulta cuja entidade central ou intenção seja incerta. Preserve a consulta original, identifique o texto sintético como auxiliar de recuperação, limite a sua influência durante a fusão e não responda quando as expansões discordarem sobre o conjunto de evidências.

Featured

ZimaCube 2 NAS Pessoal Cloud para Casa

ZimaCube2

$799.00 - $2,499.00

Buy Now

Execute um teste de contribuição da expansão

Crie trinta perguntas domésticas reais que contenham abreviaturas, nomes informais, traduções e termos formais ausentes da consulta. Registe os fragmentos de suporte verificados e, em seguida, execute a recuperação apenas com a consulta original e a rota de expansão proposta, utilizando o mesmo índice, o mesmo orçamento de top-k e o mesmo reordenador.

Acompanhe a recuperação e a cobertura das citações utilizando o método de avaliação descrito em recuperação de abreviaturas. Para cada fragmento relevante adicional, registe qual a reformulação que o encontrou; para cada novo elemento distrator, registe o termo que provocou o desvio e se a reordenação o removeu.

Ative a expansão apenas nos casos em que aumente a recuperação num conjunto de validação sem uma perda inaceitável de precisão ou latência. Se os ganhos resultarem simplesmente de um orçamento de candidatos maior, compare com uma execução baseada na consulta original e com o mesmo orçamento antes de atribuir a melhoria à formulação sintética.