查询改写后召回结果偏离用户原意时，如何增加约束并验证改写前后的检索质量

如果查询改写后召回结果偏离用户原意，我一般会从两个方向处理：一是给改写增加约束，避免语义漂移；二是建立改写前后的检索质量验证机制，不能只看改写后的召回量。

在改写约束上，核心原则是保留用户原始意图。比如：

保留关键实体：品牌、型号、人名、地点、时间、价格区间等不能随意替换。 保留核心谓词和意图：用户是想“购买”“维修”“对比”“教程”还是“投诉”，改写不能改变任务类型。 保留强约束词：比如“不含糖”“二手”“官方”“附近”“2024款”这类词不能被弱化。 同义词扩展要受控：只能在同领域词表或知识库中扩展，不能泛化得太宽。 对改写结果做语义相似度校验：原 query 和 rewrite query 的 embedding 相似度低于阈值时不采用。 对实体做一致性校验：改写前后抽取出的实体、类目、属性如果冲突，就降级或丢弃改写。 可以保留原 query 参与召回：不要完全替换原查询，而是采用“原查询 + 改写查询”多路召回，再由排序阶段控制权重。

举个例子，用户搜“苹果 15 pro max 手机壳”，如果改写成“苹果手机配件”就太宽了，可能召回充电器、耳