Query Optimization

Wprowadzenie

Query Optimization (Optymalizacja zapytań) w kontekście dużych modeli językowych (LLM) to zbiór technik i strategii mających na celu poprawę jakości, spójności, efektywności oraz redukcję halucynacji poprzez lepsze formułowanie promptów i zapytań do modelu.

Główne podejścia do Query Optimization

• Prompt Engineering – precyzyjne konstruowanie promptów (role prompting, few-shot, chain prompting)

• Chain of Thought (CoT) – wymuszanie krok-po-kroku rozumowania

• Tree of Thoughts (ToT) – eksploracja wielu ścieżek rozumowania jednocześnie

• ReAct (Reason + Act) – łączenie rozumowania z wykonywaniem akcji

• Self-Consistency – generowanie wielu odpowiedzi i wybieranie najbardziej spójnej

• Automatic Prompt Optimization – algorytmy automatycznie poprawiające prompty (np. APE, OPRO)

Query Optimization w RAG

W systemach Retrieval-Augmented Generation optymalizacja zapytań obejmuje:

• Query rewriting (przekształcanie pytania na bardziej efektywne)

• Query expansion (rozszerzanie zapytania o synonimy i kontekst)

• Multi-query retrieval

• HyDE (Hypothetical Document Embeddings)

• Step-back prompting

Zalety stosowania Query Optimization

• Znaczna poprawa jakości odpowiedzi (nawet o 20-40%)

• Redukcja halucynacji

• Lepsze wykorzystanie kontekstu modelu

• Obniżenie kosztów (mniej tokenów przy wyższej jakości)

• Większa powtarzalność i determinizm odpowiedzi

office@freenetmedia.pl