在检索增强生成（RAG）系统中，原始用户查询往往存在以下问题：
口语化表达（如“那个怎么弄？”、“上次说的那个东西”）
信息不完整（缺少关键实体、时间、上下文）
歧义性强（一词多义、指代不明）
直接用这样的查询去向量数据库检索，容易导致召回结果相关性低。通过 Query 改写（Query Rewriting），可以：
补全隐含语义
消除歧义
提取/强化关键词
对齐知识库中的术语表达
从而显著提升检索阶段的召回质量（Recall）和排序相关性（Relevance），为后续生成阶段提供更可靠的事实依据。
常用的 Query...
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