Expansion de requête (IA) Query expansion
Étoffer ou reformuler la question de l'utilisateur avant la recherche, pour ramener davantage de documents pertinents. Un LLM produit synonymes, termes voisins ou plusieurs formulations alternatives, toutes utilisées pour chercher.
Le problème : les mots choisis par l'utilisateur ne correspondent pas forcément à la façon dont la réponse est rédigée dans les documents (un fossé de vocabulaire). L'expansion de requête demande à un modèle de réécrire la question de plusieurs façons (« multi-query »), d'ajouter des synonymes ou des notions voisines, ou de découper une question complexe en sous-questions. Toutes les variantes sont interrogées et les résultats fusionnés → couverture plus large, moins de documents manqués. Techniques cousines : HyDE (générer une réponse hypothétique et chercher avec elle) et le step-back prompting (poser d'abord une question plus générale). Contrepartie : plus de recherches = plus de latence et de coût, et une expansion trop large peut ramener du hors-sujet. Amélioration courante quand un RAG de base rate des documents pertinents à cause d'une simple différence de vocabulaire. À rapprocher de HyDE et de la recherche hybride.