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腾龙娱乐游戏下载网址【xs10159.com】腾龙娱乐游戏客服【飞机 @xg88011】腾龙娱乐现场总经理【飞机 @xg88011】# 1. 让 LLM 先凭空生成一段“假答案”（不必完全准确）
hypothetical_answer = LLM.generate("请回答：" + user_query)

# 2. 用假答案的向量去检索，因为它的文体更接近真实文档
hyp_vector = embedding_model.encode(hypothetical_answer)
top_k_chunks = vector_store.search(hyp_vector, k=5)

# 3. 把检索到的真实文档 + 原始问题交给大模型生成最终回答
answer = LLM.generate(top_k_chunks + user_query)