高级检索技术新思路：假设性问题嵌入（Hypothetical Question Embedding）提升问答系统精准度
• 基于文本片段自动生成多条假设问题，替代传统对文本块的直接嵌入，实现「问对问」的向量比较，语义匹配更精准。
• 通过LLM生成显式且完整指代的假设问题，避免上下文模糊，提升多义文本和长文档中的信息检索效果。
• 检索时对用户查询向量与假设问题向量比对，最终返回对应的文本段落，兼顾语义相关性与上下文完整性。
• 适合Q&A密集型场景，如企业知识库、政策解读等，能有效解决传统固定块切割导致的上下文割裂和信息丢失问题。
• 代价：索引体积显著增大，嵌入计算成本高，且依赖LLM生成问题的质量和一致性，需权衡资源和效果。
• 实践中建议结合具体业务需求和用户查询特征，通过系统评估确定最佳方案，方法论体现了语义检索向上下文和语义深度的转变路径。
🔗 深度解读与示例实现👉 glaforge.dev/posts/2025/07/06/advanced-rag-hypothetical-question-embedding
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