Questão 1
Não respondida
~/questoes/agentes-de-ia
O MultiQueryRetriever usa um modelo de linguagem para gerar automaticamente várias versões diferentes da mesma pergunta do usuário, depois faz buscas com cada uma dessas variações e combina os resultados. Isso evita que informações importantes fiquem de fora apenas porque a busca inicial não encontrou a formulação correta.
O MultiQueryRetriever gera variações automáticas da query usando um LLM e combina os resultados de todas essas buscas. Quando você faz uma pergunta, ele pode reformulá-la de múltiplos ângulos, aumentando as chances de encontrar documentos relevantes que uma busca simples deixaria passar.
Dividir a consulta em palavras-chave e buscar cada uma separadamente é uma estratégia básica de busca, não é o que o MultiQueryRetriever faz. Ele não apenas quebra em palavras, mas usa inteligência para gerar reformulações completas e semânticas da pergunta.
Retornar documentos em múltiplos idiomas é uma questão de configuração de bancos de dados multilingues, não é o diferencial do MultiQueryRetriever. Esse componente trabalha com a mesma língua, mas com formulações diferentes.
Processar múltiplas consultas de usuários diferentes simultaneamente é um problema de escalabilidade e concorrência, não é o propósito do MultiQueryRetriever. Ele trabalha com uma única consulta original de um usuário.
Esta é a resposta correta. O MultiQueryRetriever gera variações automáticas da mesma query usando um LLM (por exemplo, refraseando a pergunta de formas diferentes) e combina os resultados de todas essas buscas para um resultado mais completo e relevante.