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使用LLM进行查询扩展：通过更丰富的表达提升搜索效果
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原文英文，约2100词，阅读约需8分钟。
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内容提要
查询扩展是一种提升搜索系统性能的技术，尽管在语义嵌入出现后被忽视。结合自动查询扩展、jina-embeddings-v3和LLMs，可以显著改善搜索结果。查询扩展通过添加相关词汇提高匹配度，但选择合适的扩展词较为困难。使用LLM进行查询扩展能够利用其丰富的词汇知识和灵活性，实验表明，适当的扩展能有效提升检索性能。
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关键要点
- 查询扩展是一种提升搜索系统性能的技术，尽管在语义嵌入出现后被忽视。
- 查询扩展通过添加相关词汇提高匹配度，但选择合适的扩展词较为困难。
- 使用LLM进行查询扩展能够利用其丰富的词汇知识和灵活性，实验表明适当的扩展能有效提升检索性能。
- 查询扩展的目的是通过添加额外的词汇和短语来提高匹配的可能性。
- 常见的查询扩展方法包括使用人工编制的同义词库和从用户反馈中学习。
- 尽管语义嵌入模型应消除查询扩展的需求，但实际模型的表现往往不尽如人意。
- 使用LLM进行查询扩展具有广泛的词汇知识、判断能力和灵活性等优势。
- 实验表明，使用LLM进行查询扩展可以显著改善信息检索的性能。
- 在实验中，使用不同数量的扩展词（100、150、250）对检索结果的影响各异。
- 使用任务特定的提示可以提高检索性能，尤其是在特定领域的查询中。
- 查询扩展虽然能带来性能提升，但也存在延迟和计算成本等问题。
- 设计良好的提示模板对查询扩展的效果有显著影响，且结果在不同领域间差异较大。
- 未来的研究方向包括测试术语增强、比较LLM与传统同义词库的效果等。
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