在当今信息爆炸的时代，用户对于搜索和问答系统提出了更高的要求，尤其是在面对复杂问题时，传统检索方法往往难以满足其多层次、多维度的信息需求。基于检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）的技术为此提供了新的解决思路，而通过引入大语言模型（Large Language Model，LLM）对查询进行智能规划，则进一步推动了RAG性能跨越式提升，实现回答相关性提升达40%。 RAG技术的核心在于结合信息检索与生成模型，通过从海量文档中检索相关内容，辅助语言模型生成更加准确和详细的回答。传统的RAG系统在检索环节，通常依赖预定义的检索语句或简单的关键词匹配，难以应对复杂查询中对上下文、多个信息片段的综合理解和融合。此时，引入LLM参与查询规划，通过解析用户原始查询、结合对话上下文，实现对查询的拆解、改写及优化，成为提升检索效果的关键。 具体而言，使用LLM进行查询规划包括三个主要环节。
首先是查询转换，LLM能够理解复杂查询的语义，自动分解为更具针对性的子查询，并进行拼写纠正和同义改写，从而提升检索系统与索引文档匹配的精准度。例如，对含有拼写错误或语义复杂的用户提问，LLM能够生成多个有效且覆盖面的检索表达式，提高信息召回率。其次，LLM还能将会话历史融入查询规划，使得连续对话中的信息能够被持续利用，增强上下文相关性，使检索更加精准。最后，通过多重检索结果的合并与去重，系统能够将零散的相关信息整合成连贯的内容块供下游生成模型使用，实现信息的高效融合。 多项实验表明，整合了LLM查询规划的RAG系统在复杂查询上的表现尤为突出，内容相关性和答案准确性相比传统检索系统有了可观的提升。以微软Azure AI Search的Agentic Retrieval API为例，通过采用GPT-4o系列模型进行查询转换操作，复杂查询的答案相关性平均提升超出40%，在多行业、多语言的多种测试集上均展现了稳定的性能优势。
更重要的是，LLM的单次调用完成了多项查询转换工作，使得整个过程在保证效率和成本的同时，显著提升了用户体验。 LLM辅助查询规划不仅仅是简单的改写或拆解查询，更体现了模型强大的理解能力和生成能力在搜索中的应用潜力。它能够自动识别查询中的多重意图，针对不同子问题生成不同角度的检索语句，并且做好不同查询结果的权衡与合并。从而，解决了传统基于关键词的检索无法精准覆盖复杂用户需求的难题，推动了从查询到答案生成的端到端优化。 同时，LLM支持的查询规划技术还克服了多文档信息融合的挑战。复杂查询往往需要从多个文档中提取不同信息点，进行综合推理，才能给出完整回答。
通过生成多个针对性查询，LLM帮助检索系统获取更加全面和相关的文档集合，进而由生成模型对内容进行整合。这种信息召回和加工的协同极大地减少了碎片化信息带来的“盲点”，保障了答案的全面性和准确性。 从技术角度来看，LLM的预训练基础和强大的语义理解能力为查询规划赋能，使得查询转化不再依赖人工规则或简单模版，而是具备了动态生成能力和上下文适应能力。LLM能够识别拼写错误、同义替换及复杂句式，适应不同领域及语言环境，提升跨语言跨领域的泛化性能。同时，结合语义匹配及向量检索技术，增强了第一阶段召回的质量，为后续的语义重排序和答案生成奠定了坚实基础。 在实际应用中，采用LLM进行查询规划的RAG系统能够无缝集成，无需调用者进行额外的前后处理。
系统自动完成查询的分解、矫正与重组，检索并合并结果，直接产出适合生成模型使用的内容字符串，简化了整个问答流程。这不仅减少了开发和运维成本，也大幅提升了系统响应速度，为用户带来了更流畅的交互体验。 此外，LLM支持的查询规划在面对多语种、多行业时展现了极佳的适应性。从金融、医疗到科学研究等高专业领域，系统均能根据不同领域文档特点生成精准查询，尤其对专业术语和复杂表达的理解能力显著优于传统方案，确保了答案的权威性和实用性。在多语言测试中表现稳定，为全球用户的智能问答提供了坚实保障。 尽管LLM在查询规划中的优势显著，但这项技术也面临一些挑战。
例如，模型调用的计算资源和延迟控制、查询规划结果的可解释性、以及跨域知识的持续更新，都是当前研究和工程实现的重要方向。未来，随着更高效模型和优化算法的诞生，结合增量学习、知识图谱等技术，查询规划能力将更加智能和精准，推动RAG系统在更多复杂应用场景中释放潜能。 总的来说，将大语言模型引入到RAG的查询规划阶段，实现了对复杂查询的深度理解和拆解，有效提升了检索的覆盖面和匹配度，从而带来了答案相关性显著提升。通过自动化的查询转换与结果整合，简化了问答系统的使用流程，提升了系统性能和用户满意度。随着技术的发展，这种智能驱动的查询规划无疑是未来智能检索和生成系统的重要发展趋势，将助力各行业在信息获取、知识管理和智能问答领域取得更大突破。
