Multi-Query
Multi-Query（多路召回）是RAG中一种提升检索召回率的策略，它通过生成多个相关查询来并行检索，以覆盖用户原始问题的不同侧面和意图。
Multi-Query 的核心思想是：单一查询可能无法充分表达信息需求或匹配知识库中的多种表述。通过让大语言模型基于原问题生成多个（通常3-5个）不同角度、不同表述的查询变体，然后并行执行检索，最后融合结果，从而显著提高召回相关文档的概率。
处理逻辑
Multi-Query核心处理逻辑如下所示：
借助大模型生成多个在表述、重点、角度上存在差异的查询，然后将所有查询（含用户原始查询）同时（或异步）进行向量检索。
- 可能引入无关信息与噪音：
生成的某些查询变体可能偏离原意或过于宽泛，召回大量不相关文档。这会给后续的融合、重排和答案生成带来噪音，增加大模型提取准确信息的难度。
- 过度召回导致上下文溢出：
RAG的上下文窗口有限。如果每个查询都召回大量文档，合并后可能远超窗口限制，迫使进行激进的压缩或截断，可能导致丢失核心信息。
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