Как улучшить поиск в RAG, переписывая запрос пользователя: HyDE, разбиение сложного вопроса на части, step-back и многошаговый поиск?

Переписывание запроса (query rewriting) — LLM переформулирует короткий или расплывчатый запрос до поиска, чтобы он лучше совпал с документами. Приёмы: (1) HyDE — модель сочиняет гипотетический ответ и ищем по его эмбеддингу; (2) разбиение запроса — сложный вопрос дробится на простые подзапросы; (3) step-back prompting («шаг назад») — сначала ищем общий контекст, потом частности; (4) многошаговый поиск — нашли → подумали → доискали (DSPy MultiHopRAG, LangGraph). Многошаговый поиск оправдан, когда в вопросе несколько связанных сущностей, цепочка событий во времени или сравнение. Цена — задержка растёт в N раз, а рассуждение может уйти не туда, поэтому нужны ограничители: максимум шагов и порог уверенности.