各位同仁，下午好！ 今天，我们将深入探讨一个在构建智能系统，特别是基于大型语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）系统时至关重要的技术——查询分解 (Query Decomposition)。作为编程专家，我们每天都在与信息过载和用户需求的复杂性打交道。用户提出的问题往往模糊、宽泛、甚至包含多重意图。直接将这样的请求抛给我们的检索系统或LLM，其效果往往不尽人意。而查询分解，正是解决这一痛点的强大武器。 1. 查询分解：核心概念与重要性 1.1 什么是查询分解？ 查询分解，顾名思义，是将一个复杂、模糊或多意图的用户查询，拆解成一个或多个更简单、更具体、更精确、且通常是原子性的子查询（sub-queries）的过程。这些子查询各自聚焦于原始请求中的一个特定方面或意图，它们更容易被检索系统理解和处理，也更容易从知识库中找到精准的匹配项。 想象一下，一个用户问：“我想了解未来编程的趋势，包括AI在软件开发中的作用，以及区块链技术如何影响数据安全。” 这是一个典型的复合查询。如果直接搜索，系统可能会返回关于“编程趋势”的宽泛信息，或者关于“AI”和“区块链”的独立信息，但很难将它们之间潜在的 …
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