Wie implementiert man eine effektive 'Query Decomposition' Strategie, um komplexe Nutzeranfragen in atomare Sub-Queries für eine RAG-Pipeline zu zerlegen?
Wir implementieren die Query Decomposition über ein Planner-Executor-Pattern. Dabei fungiert ein LLM als Planner, der die ursprüngliche Nutzeranfrage analysiert und in eine Liste von atomaren Sub-Queries zerlegt. Diese Sub-Queries müssen so formuliert sein, dass sie unabhängig voneinander durch eine Vektordatenbank oder eine strukturierte Abfrage beantwortet werden können.
Die technische Umsetzung folgt diesem Workflow:
- Analyse: Identifikation von Abhängigkeiten innerhalb der Anfrage.
- Planung: Generierung eines Ausführungsplans in Form eines Directed Acyclic Graphs (DAG).
- Execution: Sequenzielle oder parallele Ausführung der Sub-Queries.
- Aggregation: Zusammenführung der retrieved Kontext-Fragmente.
- Synthese: Generierung der finalen Antwort basierend auf allen Teilergebnissen.
Je nach Komplexität der Datenstruktur setzen wir unterschiedliche Strategien ein:
| Strategie | Funktionsweise | Anwendungsfall |
|---|---|---|
| Fixed Decomposition | Nutzung vordefinierter Templates für bekannte Query-Typen. | Standardisierte Business-Reports. |
| Dynamic LLM Planning | LLM generiert Sub-Queries on-the-fly basierend auf dem Prompt. | Unstrukturierte, explorative Fragen. |
| Recursive Decomposition | Sub-Queries werden so lange zerlegt, bis sie atomar sind. | Tief verschachtelte logische Abhängigkeiten. |
Für die Orchestrierung nutzen wir Frameworks wie LangGraph oder Haystack, um den State zwischen den Sub-Queries zu verwalten. Die Qualität der Zerlegung hängt maßgeblich vom Prompting-Design ab; wir setzen hier auf Few-Shot-Prompting, um dem Modell präzise Beispiele für korrekte Dekompositionen zu liefern. Ein sauberes Data Engineering stellt dabei sicher, dass die Indizierung der Daten die atomaren Abfragen effizient unterstützt und die Retrieval-Latenz gering bleibt.
Die größte Herausforderung ist die Vermeidung von Error Propagation, bei der eine fehlerhafte Sub-Query das Gesamtergebnis verfälscht. Wir lösen dies durch einen Validierungsschritt nach der Retrieval-Phase, der prüft, ob die gefundenen Dokumente tatsächlich die Antwort auf die spezifische Sub-Query liefern.
Wir empfehlen den Einsatz von Dynamic LLM Planning in Kombination mit einem DAG-basierten Orchestrator. Statische Templates sind für reale Nutzeranfragen zu unflexibel. Nur durch die dynamische Abhängigkeitsanalyse lassen sich komplexe Vergleiche und mehrstufige Schlussfolgerungen präzise abbilden, ohne den Kontext durch zu viele irrelevante Dokumente zu überladen.
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