I - Re-written

1. Multi-Query
   • Réécrire une question en plusieurs questions en modifiant la formulation ou l’angle que l’on pose sur la question. Cela augmente donc les chances de récupérer des documents pertinents à la question.

1. RaG-Fusion
   • C’est un peu la même chose que Multi-Query, mais on va ajouter une étape. Donc après avoir récupéré la liste des documents pertinents pour chaque question reformulée, on va combiner tous ces résultats en 1 seule liste, qui sera utilisée comme context pour la génération.

II - Sub question

1. Decomposition, Least to most

   • Consiste à décomposer une question en plusieurs sous-questions, y répondre indépendamment et utiliser les réponses d’une question pour répondre à la suivante

     On peut également faire cela en répondant à chacune des questions individuellement bien qu’un peu moins efficace. Cela reste pertinent si les questions n’ont pas de lien les unes entre les autres.

     

III - Step back

1. Step back prompting

   • réécrire une question de façon plus générique et plus facile à répondre. Récupérer les documents sur la question de base mais aussi sur la step-back question, puis on va combiner les résultats récupérés pour finalement répondre à la question. Son utilité dépend du type de domaine de recherche qu’on utilise, par exemple, s’il y’a beaucoup de données conceptuels (texbooks, technical notebooks…)

2. HyDE

   • Créer un document hypothétique qui découle de la question de base pour effectuer une recherche de similarité dans l’espace vectoriel. L’idée étant que le doc fictif créé est plus à-même de ressembler aux documents recherchés dans la base de donnée que la question convertie en vecteur. On peut orienter la phase de création de document ficitf pour coller au mieux à nos besoins pour répondre à la question initiale.