Skip to main content

Розширення пошукового запиту (Query Expansion & HyDE)(Розширення запиту в RAG: чому ШІ спочатку перефразовує ваше питання перед пошуком у базі)

Техніка підготовки пошукового запиту в RAG-системах. Перед зверненням до векторної бази мовна модель автоматично генерує синоніми, ключові слова або вигадану гіпотетичну відповідь (HyDE — Hypothetical Document Embeddings), що кардинально підвищує якість знайдених документів.

1. Огляд концепції та призначення

Коли ви шукаєте щось у корпоративній базі документів, ви часто пишете так, як думаєте:

  • «Чому в мене не працює вхід через телефон?»

Але в офіційній інструкції для інженерів той самий процес описаний іншими словами:

  • «Двофакторна SMS-автентифікація через шлюз Twilio: усунення таймаутів».

Якщо просто перетворити ваше коротке запитання у вектор, він може пролетіти повз офіційну інструкцію.

Розширення пошукового запиту (Query Expansion) — це інтелектуальний міст між розмовною мовою людини та професійною термінологією бази знань:

  • Перш ніж лізти у векторну базу, швидка модель перетворює одне ваше запитання на 3 професійні версії.
  • База шукає документи за всіма трьома напрямками.
  • Ви отримуєте 100% точний результат, навіть якщо не знали жодного професійного терміна.

В інженерній практиці це як найняти досвідченого бібліотекаря, який перекладає ваше просте прохання на точні наукові шифри каталогів.

2. Як працює метод HyDE (Гіпотетична відповідь)

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                 МЕТОД HyDE В СИСТЕМАХ RAG                   │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 1. ВАШЕ ПИТАННЯ: «Чому колесо велосипеда скрипить?»         │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 2. МОДЕЛЬ ГЕНЕРУЄ ГІПОТЕТИЧНУ СТАТТЮ (HyDE):                │
│    «Скрип у втулці колеса зазвичай викликаний зносом         │
│    підшипників або браком мастила на осі каретки...»        │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 3. ВЕКТОРНИЙ ПОШУК:                                         │
│    Система шукає в базі документи, схожі не на ваше коротке │
│    питання, а на детальну технічну статтю з термінами!      │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 🎯 РЕЗУЛЬТАТ: Миттєво знайдено точну заводську інструкцію!   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

3. Чотири техніки розширення запиту

  1. Генерація синонімів: додавання споріднених слів українською та англійською мовами.
  2. Розбиття на підзадачі (Decomposition): якщо запит звучить як «Порівняй доходи компанії X та Y за 2025 рік», система окремо шукає доходи компанії X і окремо доходи компанії Y.
  3. Step-Back Prompting (Крок назад): генерація більш загального питання для вилучення фундаментальних принципів теми.
  4. Виправлення одруківок і сленгу: автоматична нормалізація тексту до офіційного словника.

4. Практичний висновок

Додавання простого етапу Query Expansion перед векторним пошуком підвищує якість знаходження правильних документів у базі знань компанії з 65% до 90% без необхідності купувати дорожчу базу даних.

/ Часті запитанняSchema.org FAQPage

FAQ: Розширення пошукового запиту (Query Expansion & HyDE)

Користувачі часто пишуть коротко, розмовно і неточно: наприклад, «як пофіксити помилку з грошима». У корпоративній базі знань документ називається строго: «Регламент обробки збоїв платіжного шлюзу». Прямий пошук може не знайти нічого спільного, тому ШІ генерує професійні синоніми.
/ Внутрішня перелінковка

Пов'язані терміни

Всі терміни
Промптинг & RAG

Семантичний пошук (Пошук за змістом, а не за буквами)

Технологія пошуку інформації на основі концептуального змісту запиту, а не точного збігу літер чи ключових слів. Розуміє синоніми, перефразовування, помилки в словах та абстрактні питання природною мовою.

Читати термін
Промптинг & RAG

RAG проти Fine-Tuning (Вічна дилема впровадження ШІ)

Фундаментальний архітектурний вибір для бізнесу. RAG (пошук по документах у момент запиту) проти Fine-Tuning (зміна ваг моделі через донавчання). Критерії вибору між актуальністю фактів та специфічним стилем поведінки.

Читати термін
Промптинг & RAG

Гібридний пошук (Hybrid Search: Dense + Sparse / BM25)

Архітектура пошуку інформації, що об'єднує векторний семантичний пошук (Dense retrieval — розуміння змісту та синонімів) із класичним ключовим пошуком за точними словами (Sparse retrieval / BM25). Забезпечує ідеальний баланс між концептуальним розумінням та точним пошуком артикулів, серійних номерів чи імен.

Читати термін