这个模块核心是把用户的原始问题处理成「更适合检索」的形式，从核心思路、具体步骤、代码示例三个层面讲清楚。

一、Query 理解模块的核心目标

简单说：把用户「口语化、碎片化、不完整」的问题，转化成「结构化、精准、能让检索模块高效匹配」的查询语句，最终提升检索准确率。

复杂点说，本质上要解决三个痛点：

1.用户查询的时候表述不规范，语义模糊

2.查询用于与知识库存在"语义鸿沟"

3.多轮对话上下文依赖断裂

二、Query 理解模块的具体实现步骤（从易到难）

1. 基础预处理（必做）

这是最基础的步骤，所有场景都适用，目的是清洗无效信息、统一格式。

• 文本清洗：去除多余空格、特殊符号（比如 ！！RAG怎么部署？？ → RAG怎么部署）、emoji、敏感词；
• 大小写 / 繁简转换：比如 What is RAG？ → what is rag？，部署RAG的步驟 → 部署RAG的步骤；
• 错别字修正：比如用拼音纠错、大模型纠错（RAG怎末部署 → RAG怎么部署）。

这里最容易忽略的但很重要的一步：否定词保留和实体初步过滤，前者会造成获取的结果和用户意图相反，后者会导致召回的信息不精准（LangChain的RAG-->处理为通用RAG，召回的结果就有偏差）

2. 意图与实体提取（核心）

目的是从问题中抠出「关键信息」，让检索聚焦核心。

• 意图识别：判断用户想做什么（比如用户问「RAG 怎么部署到服务器」，意图是「RAG 部署方法」）；
  • 实现方式：小模型分类（比如预设意图标签：查询 / 部署 / 故障排查）、大模型提取（用 Prompt 让 LLM 输出意图）---具体的问下AI都能给你落地方案和代码；
• 实体提取：抠出问题中的核心名词（比如「RAG 怎么部署到阿里云服务器」，实体是「RAG、阿里云、服务器、部署」）；
  • 实现方式：用分词工具（jieba、spaCy）+ 关键词权重排序（TF-IDF），或直接调用大模型提取。

3. 查询改写 / 优化（提升检索准确率的关键）

把口语化、模糊的查询输入，改成标准化、精准化表述，同时扩展核心语义（避免漏检）

方法有两种：

• 规则驱动：同义词替换、句式转换
• 模型驱动：用Seq2Seq或大模型做生成式改写

注意要避免“过度改写”：

核心是“保留核心意图+适配知识库风格”，改写后的东西不能丢失核心实体和意图、关键信息等，其次就是让改写的术语用知识库的语料风格，例如如果知识库是技术文档，就改写成技术化表达；若是客服FAQ这种，就简介通俗，避免为了标准化把简单问题复杂化。

4. 复杂查询分解（高级，复杂场景用）

针对专业领域、长问题场景，进一步提升精准度：如果直接检索长语句，会出现部分信息覆盖问题，拆解能确保全面召回，不遗漏关键维度信息。

• 子问题拆分：把长问题拆成多个小问题（比如「RAG 的部署步骤和硬件要求是什么」→ 拆成「RAG 部署步骤」「RAG 硬件要求」）；
• 查询扩展：生成相关查询词（比如「RAG 部署」→ 补充「RAG 部署流程、RAG 部署教程、RAG 部署环境配置」）；
• 语义归一化：把不同表述的问题统一成标准说法（比如「RAG 怎么搭」「RAG 如何部署」→ 统一为「RAG 部署方法」）。

怎么判断一个查询是否需要分解？分解要遵循什么原则呢?

标准有几个：

• 查询是否包含多个核心意图
• 查询的长度和复杂度（字数或者核心词很多的）

原则是“不重叠、全覆盖、子查询独立可检索”，子查询之间没有冗余信息、合起来能覆盖原始查询所有意图，每个子查询单独检索都能拿到有用信息

5. 上下文融合（多轮场景专属）

在多轮对话中，把当前查询跟历史对话结合，补全确实信息、明确指代。核心就是实体状态追踪和对话历史摘要，用知识图谱或大模型记录历史实体和意图。能够避免回答孤立，保证形成连贯的对话体验。

融合中，怎么避免“历史信息冗余”？

核心是“动态筛选+权重分配”，不是全部历史都来拼接，是提取核心实体、关键意图和未解决的问题，过滤调冗余的寒暄和重复信息，同时注意给最近的对话更高的权重（时间衰减因子），给与当前查询语义相似度搞得历史信息更高权重，确保融合后完整不冗余。

三、可直接运行的 Python 代码示例（核心流程）

下面是一个极简但完整的 Query 理解模块实现，基于大模型（OpenAI API）+ 基础预处理，新手也能直接跑：

import re
import jieba
from openai import OpenAI

# 初始化客户端（替换成你的API Key和地址）
client = OpenAI(
    api_key="你的API Key",
    base_url="你的大模型地址（比如本地部署的LLM/OpenAI官方地址）"
)

class QueryUnderstandingModule:
    def __init__(self):
        # 停用词（无意义的词，比如“的、怎么、什么”）
        self.stop_words = {"的", "怎么", "什么", "是", "在", "到", "有"}

    # 1. 基础预处理
    def basic_preprocess(self, query):
        # 去除特殊符号和多余空格
        query = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9]', '', query)  # 保留中文、英文、数字
        query = query.strip()
        # 转小写（英文）
        query = query.lower()
        return query

    # 2. 提取关键词（实体）
    def extract_keywords(self, query):
        # 分词
        words = jieba.lcut(query)
        # 过滤停用词，保留核心关键词
        keywords = [word for word in words if word not in self.stop_words and len(word) > 1]
        return keywords

    # 3. 大模型改写查询（核心步骤）
    def rewrite_query(self, query, history=None):
        # 拼接多轮对话历史
        history_text = ""
        if history:
            history_text = "\n".join([f"用户：{h[0]}，助手：{h[1]}" for h in history])
        
        # 构造Prompt，让大模型改写查询
        prompt = f"""
        你是RAG的Query理解模块，需要完成以下任务：
        1. 结合历史对话：{history_text}
        2. 把用户当前问题：{query}
        3. 改写成一个精准、完整、适合检索的查询语句，只输出改写后的内容，不要多余解释。
        """
        
        # 调用大模型
        response = client.chat.completions.create(
            model="gpt-3.5-turbo",  # 也可以用本地模型比如Qwen、Llama
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            temperature=0.1  # 低温度，保证输出精准
        )
        rewritten_query = response.choices[0].message.content.strip()
        return rewritten_query

    # 4. 完整的Query理解流程
    def process(self, query, history=None):
        # 步骤1：基础预处理
        clean_query = self.basic_preprocess(query)
        # 步骤2：提取关键词
        keywords = self.extract_keywords(clean_query)
        # 步骤3：大模型改写
        final_query = self.rewrite_query(clean_query, history)
        return {
            "原始查询": query,
            "清洗后查询": clean_query,
            "核心关键词": keywords,
            "改写后查询（用于检索）": final_query
        }

# ------------------- 测试示例 -------------------
if __name__ == "__main__":
    # 初始化模块
    query_module = QueryUnderstandingModule()
    # 模拟多轮对话场景
    history = [["什么是RAG？", "RAG是检索增强生成，用于提升大模型回答准确率"]]
    # 用户当前的原始问题（口语化、不完整）
    user_query = "它怎么部署到阿里云服务器？！"
    
    # 处理查询
    result = query_module.process(user_query, history)
    # 输出结果
    for k, v in result.items():
        print(f"{k}：{v}")

代码运行效果示例：

原始查询：它怎么部署到阿里云服务器？！
清洗后查询：它怎么部署到阿里云服务器
核心关键词：部署、阿里云、服务器
改写后查询（用于检索）：RAG怎么部署到阿里云服务器

四、不同场景的实现选择

场景	实现方式	优点	缺点
简单场景（小知识库）	基础预处理 + 关键词提取	成本低、速度快	准确率一般
通用场景（企业级）	基础预处理 + 大模型改写	准确率高、适配性强	依赖大模型、有调用成本
专业场景（垂直领域）	行业词库 + 意图分类 + 大模型改写	精准匹配专业知识	需定制词库 / 分类模型

总结

1. Query 理解模块的核心是「清洗 + 提关键词 + 改写」，目的是让检索更准；
2. 基础场景用「预处理 + 关键词」就能落地，复杂场景必须结合大模型做改写 / 重构；
3. 多轮对话场景一定要做「上下文拼接」，解决问题不完整的问题。