企业官网建设流程全解析

免费app做logo的网站,wordpress 文章关联,网站字体颜色大小,网站设计标语Query 改写技术与应用文档 1. 项目概述 Query 改写技术是 RAG#xff08;Retrieval-Augmented Generation#xff09;系统中的重要组成部分#xff0c;用于优化用户查询#xff0c;提高检索质量和准确性。本项目实现了多种类型的查询改写功能#xff0c;包括上下文依赖型、…Query 改写技术与应用文档1. 项目概述Query 改写技术是 RAGRetrieval-Augmented Generation系统中的重要组成部分用于优化用户查询提高检索质量和准确性。本项目实现了多种类型的查询改写功能包括上下文依赖型、对比型、模糊指代型、多意图型和反问型查询的识别与改写同时支持联网搜索需求的识别和搜索策略生成。2. 项目结构CASEA-Query改写/ ├── 1-Query改写.py # 基础Query改写功能 ├── 2-Query联网搜索改写.py # 联网搜索Query改写功能 ├── requirements.txt # 依赖库配置 └── 20260123025805_011/ # 文档目录 ├── query_rewrite_documentation.html # HTML文档 └── query_rewrite_documentation.md # Markdown文档3. 核心功能3.1 基础 Query 改写功能1. 上下文依赖型 Query 改写识别并改写依赖于对话历史的查询将其转换为独立的、包含所有必要上下文信息的完整问题。2. 对比型 Query 改写识别查询中的比较对象将原始问题改写成更明确、更适合在知识库中检索的对比性查询。3. 模糊指代型 Query 改写识别查询中的指代词如它、“他们”、都等替换为明确的对象名称生成清晰、无歧义的新问题。4. 多意图型 Query 改写将用户的复杂问题分解成多个独立的、可以单独回答的简单问题。5. 反问型 Query 改写分析用户的反问或带有情绪的陈述识别其背后真实的意图和问题改写成中立、客观的查询。6. 自动识别 Query 类型自动分析用户查询识别其类型并进行相应的改写返回包含查询类型、改写结果和置信度的分析结果。3.2 联网搜索 Query 改写功能1. 联网搜索需求识别分析用户查询判断是否需要联网搜索来获取最新、最准确的信息识别搜索原因和置信度。2. 搜索查询优化将用户查询改写为更适合搜索引擎检索的形式添加具体地点、时间范围使用关键词组合等。3. 搜索策略生成为用户查询制定详细的搜索策略包括主要搜索词、扩展搜索词、推荐的搜索平台和时间范围。4. 安装与配置4.1 依赖库安装pip install -r requirements.txt4.2 API 密钥配置本项目使用阿里云的 DashScope API需要配置 API 密钥# 设置环境变量 # Windows系统 setx DASHSCOPE_API_KEY your_api_key ​ # 或在代码中直接设置 dashscope.api_key your_api_key5. 使用指南5.1 环境准备在使用 Query 改写功能之前需要完成以下环境准备安装必要的依赖库pip install -r requirements.txt配置 DashScope API 密钥可通过环境变量或直接在代码中设置确保 Python 版本为 3.7 或以上5.2 基础 Query 改写使用5.2.1 导入模块# 导入Query改写器类 from 1-Query改写 import QueryRewriter5.2.2 初始化改写器# 初始化Query改写器使用默认模型 rewriter QueryRewriter() ​ # 或指定使用的模型 rewriter QueryRewriter(modelqwen-plus)5.2.3 上下文依赖型 Query 改写示例上下文依赖型 Query 改写from 1-Query改写 import QueryRewriter ​ # 初始化Query改写器 rewriter QueryRewriter() ​ # 对话历史 conversation_history 用户: 我想了解一下上海迪士尼乐园的最新项目。 AI: 上海迪士尼乐园最新推出了疯狂动物城主题园区这里有朱迪警官和尼克狐的互动体验。 用户: 这个园区有什么游乐设施 AI: 疯狂动物城园区目前有疯狂动物城警察局、朱迪警官训练营和尼克狐的冰淇淋店等设施。 ​ # 当前查询 current_query 还有其他设施吗 ​ # 执行改写 result rewriter.rewrite_context_dependent_query(current_query, conversation_history) print(f改写结果: {result}) ​ # 预期输出示例 # 改写结果: 上海迪士尼乐园的疯狂动物城主题园区除了疯狂动物城警察局、朱迪警官训练营和尼克狐的冰淇淋店外还有其他什么设施吗5.2.4 对比型 Query 改写示例对比型 Query 改写from 1-Query改写 import QueryRewriter ​ # 初始化Query改写器 rewriter QueryRewriter() ​ # 上下文信息 context_info 用户: 我想了解一下上海迪士尼乐园的最新项目。 AI: 上海迪士尼乐园最新推出了疯狂动物城主题园区还有蜘蛛侠主题园区 ​ # 原始查询 query 哪个游玩的时间比较长比较有趣 ​ # 执行改写 result rewriter.rewrite_comparative_query(query, context_info) print(f改写结果: {result}) ​ # 预期输出示例 # 改写结果: 上海迪士尼乐园的疯狂动物城主题园区和蜘蛛侠主题园区哪个园区的游玩时间比较长哪个园区比较有趣5.2.5 模糊指代型 Query 改写示例模糊指代型 Query 改写from 1-Query改写 import QueryRewriter ​ # 初始化Query改写器 rewriter QueryRewriter() ​ # 对话历史 conversation_history 用户: 我想了解一下上海迪士尼乐园和香港迪士尼乐园的烟花表演。 AI: 好的上海迪士尼乐园和香港迪士尼乐园都有精彩的烟花表演。 ​ # 当前查询 current_query 都什么时候开始 ​ # 执行改写 result rewriter.rewrite_ambiguous_reference_query(current_query, conversation_history) print(f改写结果: {result}) ​ # 预期输出示例 # 改写结果: 上海迪士尼乐园和香港迪士尼乐园的烟花表演都什么时候开始5.2.6 多意图型 Query 改写示例多意图型 Query 改写from 1-Query改写 import QueryRewriter # 初始化Query改写器 rewriter QueryRewriter() # 原始查询 query 有什么餐厅价格怎么样 # 执行改写 result rewriter.rewrite_multi_intent_query(query) print(f分解结果: {result}) # 预期输出示例 # 分解结果: [上海迪士尼乐园有什么餐厅, 上海迪士尼乐园的餐厅价格怎么样]5.2.7 反问型 Query 改写示例反问型 Query 改写from 1-Query改写 import QueryRewriter # 初始化Query改写器 rewriter QueryRewriter() # 对话历史 conversation_history 用户: 你好我想预订下周六上海迪士尼乐园的门票。 AI: 正在为您查询... 查询到下周六的门票已经售罄。 用户: 售罄是什么意思我朋友上周去还能买到当天的票。 # 当前查询 current_query 这不会也要提前一个月预订吧 # 执行改写 result rewriter.rewrite_rhetorical_query(current_query, conversation_history) print(f改写结果: {result}) # 预期输出示例 # 改写结果: 上海迪士尼乐园的门票是否需要提前一个月预订5.2.8 自动识别 Query 类型示例自动识别 Query 类型from 1-Query改写 import QueryRewriter # 初始化Query改写器 rewriter QueryRewriter() # 测试查询 test_queries [ 还有其他游乐项目吗, 哪个园区更好玩, 都适合小朋友吗, 有什么餐厅价格怎么样, 这不会也要排队两小时吧 ] for i, query in enumerate(test_queries, 1): print(f测试查询 {i}: {query}) result rewriter.auto_rewrite_query(query) print(f 识别类型: {result[query_type]}) print(f 改写结果: {result[rewritten_query]}) print(f 置信度: {result[confidence]}) print()5.2.9 自动识别并执行改写示例自动识别并执行改写from 1-Query改写 import QueryRewriter # 初始化Query改写器 rewriter QueryRewriter() # 测试查询 query 还有其他适合小朋友的游乐项目吗 # 对话历史 conversation_history 用户: 我想带孩子去上海迪士尼乐园玩 AI: 上海迪士尼乐园有很多适合小朋友的游乐项目比如小熊维尼历险记、小飞侠天空奇遇等。 # 执行自动改写 result rewriter.auto_rewrite_and_execute(query, conversation_history) # 输出结果 print(f原始查询: {result[original_query]}) print(f检测类型: {result[detected_type]}) print(f置信度: {result[confidence]}) print(f改写结果: {result[rewritten_query]}) # 预期输出示例 # 原始查询: 还有其他适合小朋友的游乐项目吗 # 检测类型: 上下文依赖型 # 置信度: 0.9 # 改写结果: 上海迪士尼乐园除了小熊维尼历险记、小飞侠天空奇遇等游乐项目外还有其他适合小朋友的游乐项目吗5.3 联网搜索 Query 改写使用5.3.1 导入模块# 导入联网搜索Query改写器类 from 2-Query联网搜索改写 import WebSearchQueryRewriter5.3.2 初始化改写器# 初始化联网搜索Query改写器 web_searcher WebSearchQueryRewriter() # 或指定使用的模型 web_searcher WebSearchQueryRewriter(modelqwen-plus)5.3.3 联网搜索需求识别示例联网搜索需求识别from 2-Query联网搜索改写 import WebSearchQueryRewriter # 初始化联网搜索Query改写器 web_searcher WebSearchQueryRewriter() # 测试查询 queries [ 上海迪士尼乐园今天开放吗, 上海迪士尼乐园有哪些游乐设施, 上海迪士尼乐园门票多少钱, 上海迪士尼乐园明天天气怎么样 ] for query in queries: result web_searcher.identify_web_search_needs(query) print(f查询: {query}) print(f需要搜索: {result[need_web_search]}) print(f搜索原因: {result[search_reason]}) print(f置信度: {result[confidence]}) print()5.3.4 为联网搜索改写查询示例为联网搜索改写查询from 2-Query联网搜索改写 import WebSearchQueryRewriter # 初始化联网搜索Query改写器 web_searcher WebSearchQueryRewriter() # 原始查询 query 上海迪士尼乐园今天开放吗现在人多不多 # 执行改写 result web_searcher.rewrite_for_web_search(query) # 输出结果 print(f改写查询: {result[rewritten_query]}) print(f搜索关键词: {result[search_keywords]}) print(f搜索意图: {result[search_intent]}) print(f建议来源: {result[suggested_sources]}) # 预期输出示例 # 改写查询: 上海迪士尼乐园 今日开放时间 实时人流量 2024 # 搜索关键词: [上海迪士尼乐园, 今日开放时间, 实时人流量, 2024] # 搜索意图: 实时信息查询 # 建议来源: [上海迪士尼乐园官方网站, 旅游信息网站, 社交媒体实时更新]5.3.5 生成搜索策略示例生成搜索策略from 2-Query联网搜索改写 import WebSearchQueryRewriter # 初始化联网搜索Query改写器 web_searcher WebSearchQueryRewriter() # 用户查询 query 上海迪士尼乐园门票多少钱 # 生成搜索策略 result web_searcher.generate_search_strategy(query) # 输出结果 print(f主要关键词: {result[primary_keywords]}) print(f扩展关键词: {result[extended_keywords]}) print(f搜索平台: {result[search_platforms]}) print(f时间范围: {result[time_range]}) # 预期输出示例 # 主要关键词: [上海迪士尼乐园, 门票价格] # 扩展关键词: [上海迪士尼乐园票价, 上海迪士尼乐园门票费用, 上海迪士尼乐园门票预订] # 搜索平台: [百度, 谷歌, 上海迪士尼乐园官方网站] # 时间范围: 最近一个月5.3.6 自动识别并执行联网搜索改写示例自动识别并执行联网搜索改写from 2-Query联网搜索改写 import WebSearchQueryRewriter # 初始化联网搜索Query改写器 web_searcher WebSearchQueryRewriter() # 对话历史 conversation_history 用户: 我想去上海迪士尼乐园玩 AI: 上海迪士尼乐园是一个很棒的选择 # 当前查询 query 上海迪士尼乐园今天开放吗现在人多不多 # 执行自动识别和改写 result web_searcher.auto_web_search_rewrite(query, conversation_history) if result[need_web_search]: print(f✓ 需要联网搜索) print(f 搜索原因: {result[search_reason]}) print(f 置信度: {result[confidence]}) print(f 改写查询: {result[rewritten_query]}) print(f 搜索关键词: {result[search_keywords]}) print(f 搜索意图: {result[search_intent]}) print(f 建议来源: {result[suggested_sources]}) print(f 搜索策略:) print(f - 主要关键词: {result[search_strategy][primary_keywords]}) print(f - 扩展关键词: {result[search_strategy][extended_keywords]}) print(f - 搜索平台: {result[search_strategy][search_platforms]}) print(f - 时间范围: {result[search_strategy][time_range]}) else: print(f✗ 不需要联网搜索) print(f 原因: {result[reason]})5.4 实际应用示例5.4.1 智能客服系统集成示例智能客服系统集成from 1-Query改写 import QueryRewriter from 2-Query联网搜索改写 import WebSearchQueryRewriter class SmartCustomerService: def __init__(self): self.query_rewriter QueryRewriter() self.web_search_rewriter WebSearchQueryRewriter() self.conversation_history def process_query(self, user_query): # 更新对话历史 self.conversation_history f用户: \{user_query}\\n # 首先检查是否需要联网搜索 web_search_result self.web_search_rewriter.auto_web_search_rewrite(user_query, self.conversation_history) if web_search_result[need_web_search]: # 需要联网搜索返回搜索建议 response f为了给您提供准确的信息我需要查询最新数据。\n response f搜索关键词: {, .join(web_search_result[search_keywords])}\n response f建议查询: {web_search_result[rewritten_query]} else: # 不需要联网搜索使用基础Query改写 rewrite_result self.query_rewriter.auto_rewrite_and_execute(user_query, self.conversation_history) # 模拟基于改写结果的回答 response f根据您的问题我理解您想了解: {rewrite_result[rewritten_query]}\n response f这是一个{rewrite_result[detected_type]}类型的问题 # 更新对话历史 self.conversation_history fAI: \{response}\\n return response # 使用示例 service SmartCustomerService() # 测试对话 queries [ 我想了解上海迪士尼乐园, 有什么适合小朋友的项目, 门票多少钱, 今天开放吗 ] for query in queries: print(f用户: {query}) response service.process_query(query) print(fAI: {response}) print()6. 技术原理6.1 Query 类型识别系统使用大语言模型对用户查询进行分析识别其类型。识别依据包括上下文依赖型包含还有、其他等需要上下文理解的词汇对比型包含哪个、“比较”、“更”、哪个更好等比较词汇模糊指代型包含它、“他们”、“都”、这个等指代词多意图型包含多个独立问题用、“或”分隔反问型包含不会、难道等反问语气6.2 联网搜索需求识别系统识别需要联网搜索的情况包括时效性信息包含最新、“今天”、“现在”、“实时”、当前等时间相关词汇价格信息包含多少钱、“价格”、“费用”、票价等价格相关词汇营业信息包含营业时间、“开放时间”、“闭园时间”、是否开放等营业状态活动信息包含活动、“表演”、“演出”、“节日”、庆典等动态信息天气信息包含天气、“下雨”、温度等天气相关交通信息包含怎么去、“交通”、“地铁”、公交等交通方式预订信息包含预订、“预约”、“购票”、订票等预订相关实时状态包含排队、“拥挤”、人流量等实时状态6.3 搜索查询优化策略系统采用以下策略优化搜索查询添加具体地点 - 如上海迪士尼乐园、“香港迪士尼乐园”添加时间范围 - 如2024 年、“今天”、“本周”使用关键词组合 - 将长句拆分为关键词添加搜索意图 - 明确搜索目的去除口语化表达 - 转换为标准搜索词添加相关词汇 - 增加同义词或相关词7. 示例与应用场景7.1 智能客服系统在智能客服系统中Query 改写技术可以帮助理解用户的上下文依赖问题提高回答的准确性和连贯性。7.2 知识库检索系统在知识库检索系统中Query 改写可以优化用户查询提高检索命中率和相关性。7.3 旅游信息查询系统在旅游信息查询系统中Query 改写可以识别用户的实时信息需求自动触发联网搜索获取最新的景点信息、天气状况和交通情况。7.4 电商购物助手在电商购物助手中Query 改写可以识别用户的比较需求和多意图问题提供更精准的商品推荐和价格比较。8. 性能与优化8.1 模型选择本项目默认使用qwen-turbo-latest模型可根据实际需求选择其他模型qwen-turbo-latest响应速度快适合实时应用qwen-plus效果更好适合对质量要求高的场景qwen-max能力最强适合复杂任务8.2 优化建议对于高频查询可建立缓存机制减少重复计算可根据业务场景定制 Query 类型识别规则提高识别准确率可结合用户历史行为数据优化查询改写策略对于大规模应用可考虑使用批处理方式提高效率9. 常见问题与解决方案问题原因解决方案API 调用失败API 密钥错误或过期检查并更新 API 密钥查询类型识别错误查询表述不清晰或模型理解偏差调整提示词或使用更高级的模型改写结果不符合预期对话历史信息不足或提示词设计不合理提供更完整的对话历史优化提示词响应速度慢模型处理时间长使用更轻量级的模型或优化代码结构10. 总结与展望Query 改写技术是 RAG 系统中的重要组成部分本项目实现了多种类型的查询改写功能为智能问答系统提供了有力支持。通过自动识别和改写用户查询系统可以更准确地理解用户意图提高检索质量和回答准确性。未来的发展方向包括结合多模态信息处理包含图片、语音的查询引入用户个性化信息提供定制化的查询改写与知识图谱结合提高查询理解的深度和准确性开发更多领域特定的查询改写策略互动讨论你对 Query 改写技术有什么看法在你的项目中是否使用过类似的技术欢迎在评论区分享你的经验和见解如果你对本项目有任何问题或建议也请随时提出我们一起探讨如何进一步优化和应用 Query 改写技术。