想知道如何讓 RAG 更準確地回應你的問題嗎？
有時候我們的問題太廣、太模糊，
導致找不出相關資料，甚至找到錯誤的資料，造成回應結果不靠譜。
有一種做法是將問題先請 LLM 做 "改寫"，再送進去檢索。
這篇文章，我介紹「查詢轉換 (Query Transformations)」可提高檢索到相關的資訊，
並重點說明了四種方法：
* Query Rewriting (查詢重寫)：重新撰寫問題以改善檢索。
* Step-back Prompting (後退提示)：產生更廣泛的問題以更好地進行檢索 (退一步看看有沒有新天地)。
* Sub-query (子查詢)：將複雜問題分解為更簡單的子查詢 (將複雜的問題拆成小塊，一塊一塊來找)。
* Multi-query (多查詢)：將原始問題產生多個不同角度、描述的問題。 (從多個面向回答問題)。
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