本文分享了RAG系统落地实践中的关键问题与解决方案。团队发现直接使用用户原始问题进行检索效果不佳,因为用户提问通常口语化、指代不清且含情绪。通过引入Query Rewrite能力,将用户问题转化为系统可理解的检索查询,包括问题拆解和上下文补全,显著提升了系统命中率和用户满意度。文章强调RAG应是"理解→搜索→再生成"的过程,Query Rewrite作为理解层是不可缺失的一环。
在工作中第一次真正落地 RAG 的时候,我们团队其实是很有信心的。
文档齐全、结构清晰;
Embedding 用的是主流模型;
向量库也做了分库、分业务域;
TopK、相似度阈值反复调过。
但上线之后,一个问题反复出现:
用户明明问的是 A,系统却总是给出“看起来相关、但解决不了问题”的答案。
一开始,我们本能地把问题归因到“检索能力不足”上。
是不是 embedding 不够好?
是不是向量库分片策略有问题?
要不要再加一层 rerank?
要不要多召回一点?
但越调越发现:召回数量变多了,答案却更散了。
直到后来,我们把注意力从“怎么搜”,转移到了一个更基础的问题上:
我们到底在“用什么问题”去搜?
一、RAG 失败的第一现场:用户的原始问题
从产品视角看,用户的问题通常有几个典型特征:
很口语化
带大量上下文省略
指代不清
情绪和判断混在一起
比如真实工作中经常出现的提问:
「这个方案靠谱吗?」
「为啥之前那个没成功?」
「能不能像上次那样优化下?」
「这个功能有没有问题?」
站在“人”的角度,这些问题完全没问题。但站在检索系统的角度,它们几乎是灾难性的。
向量检索擅长的是:
概念
实体
明确语义
而不是:
情绪
暗示
对话指代
RAG 的第一步,其实就已经错位了。
二、我们忽略的一步:Query Rewrite
后来我们在复盘中意识到一件事:
大多数 RAG 系统,默认把「用户输入」当成「检索 Query」,但这在产品级场景中,本身就是一个错误假设。
于是我们引入了一步原本被认为是“可选优化”的能力——Query Rewrite(查询改写)。
但这一步真正发挥价值,并不是“换个说法”,而是做了三件事:
三、Rewrite 真正解决的,不是“说得好听”,而是这三类问题
1️⃣ 把“人说的话”,改成“系统听得懂的话”
例如用户问:
「这个架构行不行?」
Rewrite 之后的检索 Query 可能是:
当前架构设计的核心假设是什么
在类似业务规模下的适用性分析
已知风险点与失败案例
同一个问题,检索目标完全不同。
从产品角度看,这一步的本质是:把情绪型问题,转成信息型问题。
2️⃣ 把“一个模糊问题”,拆成“多个可检索子问题”
用户往往希望“一问解决全部”,但检索系统做不到。
于是 Rewrite 的第二个作用是问题拆解。
比如:
「为什么这个项目最后失败了?」
拆解后的检索意图可能包括:
项目目标与实际偏差
关键决策点
技术或组织层面的瓶颈
当时的外部约束条件
从产品角度,这一步非常关键:用户想要的是“结论”,但系统必须先拿到“事实”。
3️⃣ 把“隐含上下文”,显式补全
在多轮对话中,这个问题尤其明显。
用户会说:
「它的成本是不是太高了?」
「这个跟之前那个有什么区别?」
但检索系统并不知道:
“它”指的是什么
“之前那个”是哪一个
Rewrite 的一个核心职责,就是把对话历史中的关键信息注入查询本身。
这一步做好之后,RAG 的“多轮对话感”才真正成立。
四、从产品角度看:Rewrite 本质上是“前置理解层”
当我们把 Rewrite 稳定下来之后,逐渐形成了一个清晰认知:
RAG 不是“搜索 + 生成”,而是“理解 → 搜索 → 再生成”。
而 Query Rewrite,就是那个“理解层”。
从产品设计角度,它承担的不是“优化”,而是对齐预期:
对齐用户真正想解决的问题
对齐系统可提供的信息能力
对齐最终答案的形态(解释 / 建议 / 方案)
这也是为什么后来即使我们没有立刻更换向量模型,整体命中率和用户满意度依然明显提升。
五、不是所有场景都需要 Rewrite
需要强调的是,Rewrite 并不是万能的。
在以下场景中,它的价值反而有限:
用户给出了明确关键词或 ID
强结构化查询(如 SQL、报表类问题)
明确指定“只查某一文档”
从产品决策上,更合理的方式是:
把 Rewrite 当成一种能力,而不是默认实现。
六、写在最后
很多团队在做 RAG 时,花了大量精力在:
向量库选型
模型对比
参数微调
但真正拉开体验差距的,往往不是这些“后半段能力”,而是最前面的那一步:
你是否认真思考过:用户的问题,适不适合被直接拿去检索?
如果不适合,Rewrite 就不是“锦上添花”,而是 RAG 体系里不可缺失的一环。
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