Термин RAG, поиск и агентские инструменты Начальный

Query Template

Query Template — это шаблон запроса, по которому ИИ-агент превращает намерение пользователя в поисковый, SQL, API или RAG-запрос.

Другие названия (5)
шаблон запроса template запроса query pattern поисковый шаблон шаблон retrieval-запроса

Query Template — это заранее заданная форма запроса. Она помогает ИИ-агенту не отправлять в поиск или инструмент хаотичный текст пользователя, а приводить запрос к понятной структуре: что искать, где искать, какие фильтры применить, какой формат результата нужен и какие ограничения учитывать.

В RAG query template часто используют перед retrieval. Пользователь может спросить: “Какие условия возврата для B2B-клиента?”. Агент должен превратить это в запрос к базе знаний: тема “возврат”, сегмент “B2B”, источник “регламент”, актуальная версия документа, язык “русский”. Если этого шага нет, retriever может искать слишком широко и вернуть шум.

В бизнес-агентах query template полезен не только для RAG. Он может формировать SQL-запрос к базе, параметры API, поисковую строку для CRM, фильтр по документам, запрос в векторную базу или команду для внешнего инструмента. Шаблон снижает риск случайных запросов и делает поведение агента более предсказуемым.

Хороший query template не должен быть слишком жестким. Если он требует только один формат, агент может терять важные нюансы вопроса. Поэтому обычно шаблон содержит обязательные поля, опциональные фильтры, правила уточнения, ограничения безопасности и ожидаемый формат результата. Для production-систем query templates проверяют через evals: правильные ли запросы строятся на реальных вопросах пользователей.

Примеры

  • RAG-агент превращает вопрос клиента в запрос: тема возврата, тип клиента B2B, источник регламент, версия документа актуальная.
  • SQL-агент использует шаблон: метрика, период, сегмент, группировка и лимит строк, прежде чем собирать запрос к базе.
  • Агент поддержки строит query template для поиска по тикетам: продукт, ошибка, версия, платформа и статус решения.
  • CRM-агент ищет сделки по шаблону: клиент, этап воронки, ответственный, дата последнего контакта и сумма.
  • Агент по документам формирует запрос к vector database с фильтрами по отделу, типу документа и уровню доступа.

Где используется

  • Стабилизировать поиск в RAG-системе и уменьшить шум в найденных фрагментах.
  • Преобразовывать свободный вопрос пользователя в структурированный запрос.
  • Задавать обязательные фильтры: дата, тип документа, отдел, клиент, язык, права доступа.
  • Формировать безопасные SQL, API и CRM-запросы через проверяемую структуру.
  • Сделать tool calling более предсказуемым и удобным для диагностики.
  • Разделять намерение пользователя, параметры поиска и формат ответа.
  • Улучшать качество retrieval через rewrite запроса и уточняющие поля.
  • Проверять качество запросов через evals и реальные пользовательские вопросы.
  • Снижать риск prompt injection, когда пользователь пытается навязать опасный запрос.

Частые вопросы

Что такое query template простыми словами?

Это шаблон, по которому агент превращает обычный вопрос пользователя в понятный запрос для поиска, базы данных, API или другого инструмента.

Зачем query template нужен в RAG?

Он помогает retriever искать точнее: учитывать тему, тип документа, дату, права доступа, язык и другие фильтры, а не просто искать по сырому тексту пользователя.

Чем query template отличается от промпта?

Промпт задает поведение модели, а query template задает структуру запроса к источнику данных или инструменту. Часто они работают вместе.

Можно ли делать query template динамическим?

Да. Агент может заполнять обязательные поля, добавлять фильтры, переформулировать вопрос и задавать уточнение, если данных для запроса не хватает.

Какая частая ошибка в query templates?

Делать шаблон слишком общим или слишком жестким. В первом случае поиск шумит, во втором агент теряет важные детали вопроса.

Где читать дальше

Статьи по теме

Инструменты

Связанные инструменты

Open-source / cloud Chroma

Векторная база данных для RAG, embeddings, semantic search и быстрых прототипов AI-агентов по документам.

Библиотека бесплатна; модели и облачные сервисы оплачиваются отдельно LangChain

LangChain помогает из кода связать языковую модель, инструменты и данные; готовые интеграции сокращают работу над агентом.

Библиотека бесплатна; модели и облачные сервисы оплачиваются отдельно LangGraph

LangGraph позволяет задать шаги агента, ветвления, состояние и паузы для подтверждения человеком в виде графа выполнения.

Бесплатный базовый лимит; платное использование и командные планы LangSmith

LangSmith помогает увидеть выполнение LLM-приложения, сравнить ответы на тестовом наборе и найти причины ошибок агента.

Фреймворк бесплатный; модели, инфраструктура и облачные сервисы отдельно LlamaIndex

LlamaIndex помогает разработчику подключить документы к модели, организовать поиск фрагментов и проверять ответы по исходным материалам.

Бесплатный лимит кредитов; платные планы и расходы на внешние модели Make

Make связывает сервисы в визуальные сценарии и позволяет добавить AI-агента для разбора обращений, документов и подготовки черновиков.