LLM驱动的查询扩展：技术实现与优化策略

2026年1月7日 互联网

LLM驱动的查询扩展：技术实现与优化策略

在信息检索场景中，用户查询往往存在表达模糊、信息缺失等问题，导致传统关键词匹配方法难以精准召回相关结果。查询扩展技术通过分析原始查询的语义，自动补充相关词汇或短语，成为提升搜索质量的关键手段。近年来，基于大语言模型（LLM）的查询扩展方案因其强大的语义理解能力，逐渐成为行业主流技术方向。

一、LLM查询扩展的核心原理

传统查询扩展方法依赖统计特征（如共现词、TF-IDF）或简单规则（如同义词库），存在语义理解不足、扩展词汇相关性弱等问题。LLM通过预训练语言模型捕捉词汇间的深层语义关联，能够从用户原始查询中提取隐含意图，生成更符合上下文逻辑的扩展词。

1.1 语义理解能力突破

LLM通过海量文本预训练，建立了词汇-语义的映射关系。例如，对于查询“手机屏幕出现横纹”，传统方法可能扩展为“屏幕故障”“显示问题”等泛化词汇，而LLM能进一步识别出“OLED烧屏”“液晶排线松动”等具体故障类型，显著提升扩展词的专业性。

1.2 多轮交互增强

结合对话式LLM架构，查询扩展可支持多轮交互优化。用户首次输入模糊查询后，系统通过LLM生成候选扩展词并反馈给用户确认，再根据用户选择调整后续扩展策略。这种交互模式尤其适用于医疗、法律等专业领域，避免因过度扩展导致信息过载。

二、技术架构与实现路径

2.1 基础架构设计

典型LLM查询扩展系统包含三层架构：

  • 输入层：接收用户原始查询，进行分词、词性标注等预处理
  • LLM核心层：加载预训练模型（如BERT、Qwen等通用模型或领域微调模型），通过Prompt Engineering生成扩展候选集
  • 输出层：对扩展词进行相关性排序，结合业务规则过滤低质量候选
  1. # 示例：基于LLM的查询扩展伪代码
  2. from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
  4. def query_expansion(original_query, model_path="llm-model"):
  5.     tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
  6.     model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path)
  8.     prompt = f"原始查询: {original_query}\n扩展相关词汇:"
  9.     inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
  10.     outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
  12.     expanded_terms = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True).split("\n")[1:]
  13.     return [term.strip() for term in expanded_terms if term.strip()]

2.2 关键实现步骤

  1. 模型选型：根据业务场景选择通用LLM或领域微调模型。电商场景可选用通用模型+商品标题微调，医疗场景需使用专业语料训练的医疗LLM。
  2. Prompt设计：采用少样本学习（Few-shot Learning）提升扩展准确性。例如： 
    1. 原始查询: 笔记本电脑运行慢
    2. 相似案例:
    3. 输入: 手机充电慢 → 扩展: 充电器功率不足/电池老化/系统后台耗电
    4. 输入: 打印机卡纸 → 扩展: 进纸轮磨损/纸张厚度不符/传感器故障
    5. 当前查询: 笔记本电脑运行慢 → 扩展:
  3. 扩展词过滤：结合TF-IDF、BM25等传统指标对LLM生成的扩展词进行二次排序，避免引入无关词汇。

三、性能优化策略

3.1 领域适配优化

针对垂直领域，可通过继续预训练（Continued Pre-training）增强模型专业性。例如在金融领域，使用年报、研报等文本继续训练LLM，使其能准确扩展“市盈率修正”“杜邦分析”等专业术语。

3.2 实时性优化

为满足搜索场景的毫秒级响应需求，可采用以下方案：

  • 模型量化：将FP32模型转为INT8，减少计算量
  • 缓存机制：对高频查询的扩展结果进行缓存
  • 分布式推理：使用TensorRT或ONNX Runtime加速模型推理

3.3 效果评估体系

建立多维评估指标：

  • 扩展覆盖率：扩展词在相关文档中的出现比例
  • 召回率提升：扩展后查询的召回文档数/原始查询召回数
  • 用户点击率：扩展后查询的点击文档占比
  • 人工评估：抽样检查扩展词与原始查询的语义相关性

四、典型应用场景

4.1 电商搜索优化

在商品搜索中，用户可能使用“大屏手机”等模糊查询。LLM可扩展为“6.7英寸以上屏幕”“2K分辨率”“OLED材质”等具体属性，结合商品标签系统实现精准召回。某电商平台实践显示，采用LLM扩展后，长尾查询的转化率提升了18%。

4.2 学术文献检索

针对科研人员输入的“深度学习模型压缩”查询，LLM可扩展为“量化训练”“知识蒸馏”“剪枝算法”等子领域术语，帮助用户发现更多细分研究方向。

4.3 企业知识库搜索

在内部知识管理系统应用中，LLM可结合企业专属语料库，将“Q2财报”扩展为“营收同比增长率”“毛利率变化原因”“下一季度指引”等结构化查询词，提升知识检索效率。

五、部署与运维建议

5.1 云原生部署方案

推荐采用容器化部署方式，结合Kubernetes实现弹性伸缩。对于高并发场景，可配置多副本LLM服务，通过负载均衡分散请求压力。

5.2 持续迭代机制

建立“数据监控-模型优化-效果验证”的闭环：

  1. 收集用户查询日志和点击行为数据
  2. 定期用新数据微调LLM
  3. 通过A/B测试验证扩展效果
  4. 根据业务反馈调整Prompt模板和过滤规则

5.3 成本控制策略

  • 模型裁剪：移除LLM中与查询扩展无关的模块（如文本生成头）
  • 混合架构：对简单查询使用轻量级模型，复杂查询调用完整LLM
  • 预热机制：提前加载模型到内存，避免首次请求延迟

结语

LLM驱动的查询扩展技术正在重塑信息检索的体验边界。通过深度语义理解、领域知识融合和持续优化机制，该技术不仅能显著提升搜索系统的召回率和精准度，更为个性化推荐、智能问答等上层应用提供了高质量的输入。开发者在实践过程中，需重点关注模型选型、Prompt设计、性能优化等关键环节，结合具体业务场景构建差异化解决方案。随着LLM技术的持续演进，查询扩展将向更智能、更高效的方向发展，为信息检索领域带来新的变革机遇。

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