【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（Advanced RAG[1]）基于历史对话重新生成Query？

【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（Advanced RAG[1]）基于历史对话重新生成Query？

【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（Advanced RAG[1]）基于历史对话重新生成Query？

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🧠 一、背景：对话中的上下文依赖问题

在 Chat-like 应用中，用户可能输入的是省略性、指代性问题，如：

• 用户 A：哪位演员演了那个经典的 AI 电影？
• 用户 B：他还演过《她》吗？

若你只将 “他还演过《她》吗？” 发给检索模块，系统根本不知道谁是“他”，无法召回正确文档。

✅ 二、解决方案：Query Rewriting（问题重写）

• Query Rewriting 是指在当前问题基础上，结合历史对话上下文，由大模型生成完整、语义清晰的问题，供向量检索使用。

🧩 举例说明

用户原始输入：

[历史] 用户：哪位演员演了那个经典的 AI 电影？
[历史] 系统：威尔·史密斯演了《我，机器人》
[当前] 用户：他还演过《她》吗？

→ Query Rewriting 后的内容变为：

“威尔·史密斯是否也演过电影《她》？”

⚙️ 三、系统架构图

用户历史对话上下文 + 当前Query
        ↓
   [LLM 生成 Rewritten Query]
        ↓
   [使用重写后的 Query 进行检索]
        ↓
       回答用户原始问题

🧪 四、LangChain 实战代码（Query Rewriting with LLM）

我们演示一个完整的历史对话重写流程。

1️⃣ 安装依赖

pip install langchain openai

2️⃣ 构建 PromptTemplate 用于 Query Rewriting

from langchain.prompts import PromptTemplate

rewrite_prompt = PromptTemplate.from_template(
    """
你是一个智能对话助手，请根据上下文重写用户当前的问题，使其更完整、更清晰。

对话历史：
{chat_history}

当前用户问题：
{question}

重写后的检索问题：
"""
)

3️⃣ 构建 LLMChain

from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import LLMChain

llm = OpenAI(temperature=0)
rewrite_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=rewrite_prompt)

4️⃣ 模拟历史上下文 + 当前问题

chat_history = """
用户：哪位演员演了那个经典的 AI 电影？
系统：威尔·史密斯演了《我，机器人》
"""

current_question = "他还演过《她》吗？"

rewritten_query = rewrite_chain.run({
    "chat_history": chat_history,
    "question": current_question
})

print("🔁 重写后的 Query：", rewritten_query)

🧾 五、输出结果示例

🔁 重写后的 Query：威尔·史密斯是否也出演了电影《她》？

• ✅ 此时再用 rewritten_query 进行向量检索，系统就能准确命中相关内容。

🧠 六、实际应用场景

| 应用                 | 作用                     |
| ------------------ | ---------------------- |
| 对话型搜索（Chat Search） | 缓解省略/指代问题              |
| 多轮 RAG 问答          | 每轮都通过重写明确检索指令          |
| LLM Agent 多步任务     | 每步前可 Rephrase 为更鲁棒检索命令 |

📈 七、大模型发展趋势下的意义

✅ 八、与其他模块的组合价值

🧭 九、可扩展方向

• ✅ 加入 LangGraph，构建带 memory 的 Rewriting Agent
• ✅ 多轮对话维护：整合 ConversationBufferMemory 提供更丰富历史
• ✅ Query Rewriting 模型微调（如用 LLaMA2 / Mistral）