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Query Rewriting

O que é

Query Rewriting é a técnica de reescrever ou transformar a consulta do usuário antes de realizar o Retrieval, buscando produzir uma consulta mais adequada para encontrar informações relevantes.

A pergunta original nem sempre é a melhor representação para uma busca. Ela pode ser curta, ambígua, conter referências ao contexto anterior ou utilizar uma linguagem diferente daquela presente nos documentos.

Por exemplo:

Pergunta original:
"E nesse caso, como funciona?"

        ↓

Query Rewriting

        ↓

Consulta reformulada:
"Como funciona o processo de solicitação
de férias para funcionários em 2026?"

O objetivo não é responder à pergunta nessa etapa. É transformar a consulta em algo que facilite a recuperação das informações corretas.

Como funciona

Imagine uma conversa:

Usuário:
"Qual é a política de férias da empresa?"

Assistente:
"Os funcionários devem solicitar férias
com pelo menos 30 dias de antecedência."

Usuário:
"E para estagiários?"

A última pergunta, isoladamente, é bastante vaga.

Se for enviada diretamente ao mecanismo de Retrieval:

"E para estagiários?"

pode ser difícil encontrar os documentos corretos.

O Query Rewriting pode utilizar o contexto da conversa para produzir:

"Qual é a política de férias para estagiários?"

A busca passa a ter uma consulta muito mais informativa:

Pergunta original
      ↓
Contexto da conversa
      ↓
Query Rewriting
      ↓
Consulta reformulada
      ↓
Retrieval
      ↓
Documentos relevantes

O modelo também pode corrigir ou explicitar aspectos da consulta.

Por exemplo:

Original:
"Como faço pra pedir?"

Reescrita:
"Como solicitar férias pelo sistema
de recursos humanos?"

Ou:

Original:
"Quanto tempo?"

Reescrita:
"Qual é o prazo mínimo de antecedência
para solicitar férias?"

A consulta reformulada não precisa necessariamente ser uma frase mais longa. O objetivo é melhorar sua capacidade de recuperar a informação correta.

Uma aplicação também pode gerar mais de uma consulta.

Por exemplo:

Pergunta:
"Quais são as regras para trabalhar de casa?"

        ↓

Query Rewriting

        ├── "Política de trabalho remoto"
        ├── "Regras de home office"
        └── "Requisitos para trabalho remoto"
                ↓
             Retrieval

Os resultados das diferentes consultas podem posteriormente ser combinados.

Isso é especialmente útil quando diferentes formas de expressar a mesma intenção podem aparecer nos documentos.

Um exemplo

Imagine uma base contendo documentos sobre benefícios corporativos.

O usuário pergunta:

"Posso usar o plano fora da cidade?"

A pergunta pode ser ambígua porque "plano" pode significar diferentes coisas.

O histórico da conversa indica que o assunto é o plano de saúde.

O Query Rewriting pode transformar a consulta em:

"Funcionários podem utilizar o plano de saúde
fora da cidade de residência?"

O Retrieval então utiliza essa consulta para procurar os chunks relevantes:

Pergunta original
        ↓
Contexto da conversa
        ↓
Query Rewriting
        ↓
"Funcionários podem utilizar o plano de saúde
fora da cidade de residência?"
        ↓
Dense / Sparse / Hybrid Retrieval
        ↓
Chunks relevantes
        ↓
LLM

Outro caso comum acontece quando a pergunta contém uma referência temporal ou contextual:

Usuário:
"Qual era o limite em 2025?"

O Query Rewriting pode transformar isso em:

"Qual era o limite do benefício de alimentação
para funcionários em 2025?"

A busca passa a ter os elementos necessários para encontrar o conteúdo correto.

É importante perceber que Query Rewriting não é a mesma coisa que responder à pergunta. O resultado da reescrita é uma nova consulta, que será utilizada pelo mecanismo de Retrieval.

Por que é importante

Query Rewriting é importante porque a qualidade do Retrieval depende também da qualidade da consulta utilizada para pesquisar.

Uma consulta mal formulada pode produzir resultados ruins mesmo quando a base de conhecimento contém exatamente a informação necessária.

Podemos representar isso como:

Pergunta do usuário
        ↓
Query Rewriting
        ↓
Consulta otimizada
        ↓
Retrieval
        ↓
Resultados
        ↓
Reranking
        ↓
Contexto
        ↓
LLM

A técnica é especialmente útil para:

• perguntas muito curtas;
• perguntas dependentes do histórico da conversa;
• referências como "isso", "aquilo", "nesse caso";
• consultas ambíguas;
• diferentes formas de expressar a mesma intenção;
• correção ou expansão de termos;
• consultas complexas que podem ser divididas em várias buscas.

Também é importante observar que reescrever uma consulta pode introduzir erros. Se o sistema interpretar incorretamente a intenção do usuário, poderá produzir uma consulta aparentemente melhor, mas que procura a informação errada.

Por isso, Query Rewriting deve preservar a intenção original.

Uma forma de visualizar essa preocupação é:

Pergunta original
       ↓
Preservar intenção
       ↓
Consulta reformulada
       ↓
Retrieval

Isso diferencia Query Rewriting de simplesmente "deixar a pergunta mais bonita". A finalidade é melhorar a recuperação, não melhorar a redação.

Também podemos relacioná-lo aos conceitos anteriores:

A ideia central é: Query Rewriting transforma a pergunta original em uma consulta mais adequada ao mecanismo de Retrieval, preservando sua intenção e aumentando a possibilidade de encontrar as informações relevantes.

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