QKV为啥叫Query,Key和Value? #transformer #大模型

querybuilder什么意思

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发布时间:2025-10-19 11:00
LLM张老师学堂
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  • 1️⃣ 查询构建(Query Construction)
问题一进来,AI得先决定去哪查、查什么。
•查表格数据?→生成SQL
•查图谱关系?→生成Cypher
•查语义相似?→构造查询向量
它不是靠死记硬背,而是要选对入口。
⸻
2️⃣ 问题翻译(Query Translation)
问题不一定直接拿去查,有时候需要拆一下、换个问法,甚至先假设一个答案再反推要找什么资料。
常用的方式像是:
•多轮拆问(multi-query)
•反问法(step-back)
•HyDE:先生成假设答案,再检索验证
这一步的目标就是:提高检索准确率。
⸻
3️⃣ 路由选择(Routing)
查之前得搞清楚去哪查。
•逻辑路由:比如“我要销量数据”,那就走数据库
•语义路由:像“这问题听起来很像客服问答”,那就走Prompt模板2号
这个环节帮AI选通道,不然查错方向,生成就废了。
⸻
4️⃣ 检索(Retrieval)
这是RAG最核心的一步,查资料。
•拉出来的资料太多,就做筛选、排序(用RankGPT等方法)
•找的不够准,就“主动重查”一次
•有时候还会做压缩提炼(CRAG),避免喂给模型太长的上下文
关键不是“找到”,而是“找到对的、提炼得好的”。
⸻
5️⃣ 索引(Indexing)
让AI能快速查到资料的前提,是资料本身就整理得好。
所以在数据进入系统前,会做:
•语义切分(避免一段话被切残)
•多版本表示(原文、摘要、关键词)
•层级组织(像树一样,便于跳转定位)
这一部分如果没做好,检索阶段就会卡得很惨。
⸻
6️⃣ 生成(Generation)
最后才是你看到的那段回答。
它不是一开始就编的,而是:
•结合你的提问 + 查到的内容
•再决定生成的结构、语气和信息密度
•如果AI自己判断答案不行,还会“回头再查一遍”,这叫 Self-RAG
这就是为什么现在很多AI助手答得越来越准——它不是变聪明了,而是“会查会审会改”。
#aigc #ai #RAG #架构
    03:20
    1️⃣ 查询构建(Query Construction)
    问题一进来,AI得先决定去哪查、查什么。
    •查表格数据?→生成SQL
    •查图谱关系?→生成Cypher
    •查语义相似?→构造查询向量
    它不是靠死记硬背,而是要选对入口。

    2️⃣ 问题翻译(Query Translation)
    问题不一定直接拿去查,有时候需要拆一下、换个问法,甚至先假设一个答案再反推要找什么资料。
    常用的方式像是:
    •多轮拆问(multi-query)
    •反问法(step-back)
    •HyDE:先生成假设答案,再检索验证
    这一步的目标就是:提高检索准确率。

    3️⃣ 路由选择(Routing)
    查之前得搞清楚去哪查。
    •逻辑路由:比如“我要销量数据”,那就走数据库
    •语义路由:像“这问题听起来很像客服问答”,那就走Prompt模板2号
    这个环节帮AI选通道,不然查错方向,生成就废了。

    4️⃣ 检索(Retrieval)
    这是RAG最核心的一步,查资料。
    •拉出来的资料太多,就做筛选、排序(用RankGPT等方法)
    •找的不够准,就“主动重查”一次
    •有时候还会做压缩提炼(CRAG),避免喂给模型太长的上下文
    关键不是“找到”,而是“找到对的、提炼得好的”。

    5️⃣ 索引(Indexing)
    让AI能快速查到资料的前提,是资料本身就整理得好。
    所以在数据进入系统前,会做:
    •语义切分(避免一段话被切残)
    •多版本表示(原文、摘要、关键词)
    •层级组织(像树一样,便于跳转定位)
    这一部分如果没做好,检索阶段就会卡得很惨。

    6️⃣ 生成(Generation)
    最后才是你看到的那段回答。
    它不是一开始就编的,而是:
    •结合你的提问 + 查到的内容
    •再决定生成的结构、语气和信息密度
    •如果AI自己判断答案不行,还会“回头再查一遍”,这叫 Self-RAG
    这就是为什么现在很多AI助手答得越来越准——它不是变聪明了,而是“会查会审会改”。
    #aigc #ai #RAG #架构
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