HyDE（假设文档嵌入）是一种用于信息检索的技术，通过生成代表查询的理想答案的“假设”文档来改进搜索结果。 HyDE 不是直接将用户的查询与现有文档匹配，而是首先使用语言模型创建一个回答该查询的合成文档。 然后将此合成文档转换为嵌入（数字向量），并将其与数据库中真实文档的嵌入进行比较。 最接近的匹配项作为结果返回。 关键思想是，假设文档比原始查询文本更好地捕获了查询的意图和上下文，从而实现了更准确的检索。
HyDE 的一个常见用例是传统的基于关键词或基于嵌入的搜索方法难以理解用户的意图时。 例如，如果用户搜索“如何修理漏水的水管”，关键词匹配可能会返回包含“漏水”和“水管”的文档，但会遗漏使用诸如“管道维修”或“漏水”等术语的相关结果。 HyDE 通过生成一个假设的答案来解决这个问题，例如一个提到扳手或管道胶带等工具的分步指南，然后使用这个生成的文本来查找具有相似语义内容的文档。 这种方法对于模糊或过于宽泛的查询特别有用，因为假设文档充当了查询和目标内容之间的桥梁。
HyDE 最适用于精度比延迟更重要，且数据集包含密集、上下文丰富的信息的场景。 例如，在技术支持系统、法律文件检索或学术研究中，用户通常有复杂的需求，这些需求不容易用简单的关键字表达。 但是，HyDE 增加了计算开销，因为它需要为每个查询生成一个合成文档。 开发人员应该考虑这种权衡：如果您的系统优先考虑速度（例如，实时聊天），那么传统的嵌入可能就足够了。 但如果准确性至关重要，并且您有资源在检索期间运行语言模型，那么 HyDE 可以显着提高结果。 还可以将 HyDE 与混合搜索技术相结合——例如，首先使用关键字过滤结果，然后使用 HyDE 细化——以平衡效率和有效性。