Rozszerzanie zapytań (AI)
Rozszerzenie lub przeformułowanie zapytania użytkownika przed wyszukiwaniem, by znaleźć więcej trafnych dokumentów. LLM generuje synonimy, pojęcia pokrewne lub kilka alternatywnych sformułowań, po czym wszystkie służą do wyszukiwania.
Problem: dokładne słowa użytkownika mogą nie pasować do tego, jak odpowiedź jest sformułowana w dokumentach (luka słownikowa). Rozszerzanie zapytań pozwala modelowi przepisać pytanie na kilka sposobów („multi-query”), dodać synonimy i pojęcia pokrewne albo rozbić złożone pytanie na podpytania. Wszystkie warianty są wyszukiwane, a trafienia łączone → szersze pokrycie, mniej pominiętych dokumentów. Pokrewne techniki: HyDE (wygeneruj hipotetyczną odpowiedź i szukaj nią), step-back prompting (najpierw zadaj ogólniejsze pytanie). Kompromis: więcej wyszukiwań to większe opóźnienie i koszt, a zbyt szerokie rozszerzenie może wciągnąć nieistotny materiał. Częste usprawnienie, gdy podstawowy RAG pomija trafne dokumenty z powodu różnic w słownictwie. Spokrewnione z HyDE i wyszukiwaniem hybrydowym.