引言：从一个看似简单的市场查询说起
"帮我查一下2021到2023年中国和全球移动游戏市场规模，还要同比增速！"
当市场分析师小王在电脑前输入这个查询时，屏幕另一端的AI正在上演一场精彩的"庖丁解牛"大戏。
这条看似简单的查询，实际上是一把未经雕琢的玉料，包含着复杂的信息和需求：
•多个时间维度：横跨2021-2023三个年份
•多个实体对象：既关注中国移动游戏，又关注全球移动游戏
•复合指标需求：不仅要市场规模，还要同比增速
如何优雅地处理这种复杂查询，让AI系统能够准确理解并提供精准答案，是一个极具挑战性的问题。今天，我们就来一探究竟，看看AI是如何学会"庖丁解牛"般精准拆解查询的。
传统方法：规则加正则的"硬碰硬"
如果要使用传统方法拆分这条查询，那可要费很大的功夫了！传统的查询拆分方法主要依赖于人工定义的规则和正则表达式匹配。让我们看看这种方法会如何处理上面的查询：
1.时间识别：使用正则表达式匹配"2021到2023年"这样的模式
2.实体识别：通过关键词匹配或预定义字典识别"中国移动游戏"和"全球移动游戏"
3.指标提取：查找诸如"市场规模"、"同比增速"这样的术语
这种方法存在明显的局限性：
•规则制定繁琐：需要手动编写大量规则来覆盖各种表达方式
•维护成本高：业务变化时需要不断更新规则库
•缺乏语义理解：难以处理含糊表达或隐含信息
•扩展性差：对于新领域、新表述方式的适应能力有限
不少老工程师因此感叹："维护这套规则就像是在打补丁，永远都补不完......"
我们团队的做法：让AI来当"庖丁"
现代方法则更像是让AI充当"庖丁"，以更智能的方式解析查询。下面是我们团队（EasyLink AI，一家AI初创公司）实现的一个基于LLM的查询分析系统：
rust
def _create_prompt(self, query: str) -> str:
"""Create a structured prompt for the LLM."""
return f"""请严格按照以下JSON格式解析查询并输出结果。
输入查询: {query}
请分析该查询并生成符合以下结构的JSON:
```json
{{
"raw_query": {{
"text": "原始查询文本",
"intents": [],
"entities": [
{{
"mention": "原文实体名称",
"norm": "规范化实体全称",
"facets": [
{{
"name": "指标名称",
"time_raw": "原始时间表达式",
"time_start": "YYYY-MM-DD格式的开始时间",
"time_end": "YYYY-MM-DD格式的结束时间"
}}
]
}}
],
"search_terms": [
"相关检索词1",
"相关检索词2"
]
}},
"decomposed": [
{{
"text": "分解后的查询文本",
"intents": [],
"entities": [
{{
"mention": "原文实体名称",
"norm": "规范化实体全称",
"facets": [
{{
"name": "指标名称",
"time_raw": "时间表达式",
"time_start": "YYYY-MM-DD格式的开始时间",
"time_end": "YYYY-MM-DD格式的结束时间"
}}
]
}}
],
"search_terms": [
"分解后相关检索词1",
"分解后相关检索词2"
]
}}
]
}}核心思路：提示工程 + 大模型推理
这套系统的核心是利用预先设计的提示（Prompt）和大语言模型来解析和分解查询：分析与拆解。具体来说，它可以：
1.识别原始实体：比如"中国移动游戏"并规范化为"中国移动游戏市场"
2.提取指标和时间：将"2021到2023年"转换为标准日期格式
3.生成有效的检索词：自动生成多种表述的相关检索词
4.多维度拆分：按照年份和实体进行双重分解
为什么EasyLink方案更胜一筹？
特性
传统方法
EasyLink方案
语义理解
表面文本匹配
深度语义理解
拓展能力
需要手动添加规则
自动适应新表述
维护成本
高（需要不断更新规则）
低（提示优化即可）
分解精度
粗粒度
细粒度、多维度
上下文理解
有限
强大
业务变化适应
慢（需修改代码）
快（修改提示即可）
应用价值：为RAG系统插上翅膀
在检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）系统中，查询拆分就像是给系统安装了一副"精密放大镜"，它带来的价值不言而喻：
1. 提高检索精度
原始查询往往过于宽泛和模糊，比如"近三年中国电商发展趋势"。通过智能拆分，我们可以得到更细粒度的子查询：
•"2021年中国电商市场规模"
•"2022年中国电商用户数量增长情况"
•"2023年中国主要电商平台市场份额变化"
•每个子查询能够更精准地命中相关文档，避免了"大水漫灌"式的检索。
2. 解决复杂查询难题
对于"比较2021-2023年中国、美国、欧洲三地区的新能源汽车补贴政策变化"这样的复杂查询，传统系统可能会因为检索词过多而效果不佳。
智能拆分则会生成如下子查询：
•"2021年中国新能源汽车补贴政策"
•"2022年美国新能源汽车税收减免"
•"2023年欧洲电动车购买激励计划"
•这样的拆分让系统能够分别找到最相关的信息，然后再进行整合。
- 优化资源利用
智能拆分不是简单的"分而治之"，而是"分而优之"：
•并行检索：多个子查询可以并行执行，提高系统吞吐量
•差异化处理：对不同类型的子查询使用不同的检索策略
•精准缓存：子查询结果更易于缓存和复用
结语：AI的"庖丁解牛"之术
正如《庄子·养生主》中所言："良庖岁更刀，割也；族庖月更刀，折也。"
传统的查询处理方法就像是"族庖"，常常需要"更刀"；而智能化的查询拆分则更像是"良庖"，看似简单，实则精妙。
通过将大语言模型的语义理解能力与精心设计的提示结合，EasyLink团队实现了对复杂查询的精准拆解。这不仅提高了信息检索的效率和准确性，更为下一代企业AI智能体奠定了基础。
当AI学会"庖丁解牛"之术，企业知识将真正释放价值，让每一次提问都能得到精准、全面的解答。正如那句古老的谚语所说："工欲善其事，必先利其器。"在信息爆炸的时代，精准的查询拆分，正是我们手中不可或缺的利器。