基于向量的 RAG 优化的是语义相似度（semantic similarity）：比如"不允许退货的政策"和"允许退货的政策"这两个查询会产生几乎相同的 embedding。模型理解的不是逻辑而是向量空间中的邻近关系。

在RAG系统中，Query改写不是锦上添花，而是决定检索效果的关键变量。本篇文章将从AI产品经理视角出发，拆解Query改写的核心逻辑与落地路径，帮助你理解如何通过“意图重构”提升召回质量，构建更智能、更精准的AI问答系统。 一、RAG 中的 query 改写：为何至 ...