RAG 输出告别文本幻觉
在构建企业级文档智能系统时,生成环节是最后的关卡。传统 RAG 管线让模型自由生成文本,这为幻觉提供了温床——模型会基于训练数据预测最可能的下一词,而非真正查找信息。为此,一种新型“类型化回答契约”被提出:模型必须按照预定义的结构化模式输出答案,每个字段都需附带证据引用,从源头上压缩模型编造的空间。该契约从基础的四层架构展开,包括值类型(金额、日期、表格等)、带证据的项目、整体回答和验证反馈。通过结构化输入(文档段落+问题)强制结构化输出(包含引用、置信度标记和管线反馈),模型无法再靠记忆填空。这种模式不依赖更聪明的提示词,而是通过受控执行确保忠实性,并为管线提供可操作的反馈信号,如信心指数和源文本范围。 #RAG #AI #大模型 #幻觉防控 #结构化输出 #企业文档智能
在构建企业级文档智能系统时,生成环节是最后的关卡。传统 RAG 管线让模型自由生成文本,这为幻觉提供了温床——模型会基于训练数据预测最可能的下一词,而非真正查找信息。为此,一种新型“类型化回答契约”被提出:模型必须按照预定义的结构化模式输出答案,每个字段都需附带证据引用,从源头上压缩模型编造的空间。该契约从基础的四层架构展开,包括值类型(金额、日期、表格等)、带证据的项目、整体回答和验证反馈。通过结构化输入(文档段落+问题)强制结构化输出(包含引用、置信度标记和管线反馈),模型无法再靠记忆填空。这种模式不依赖更聪明的提示词,而是通过受控执行确保忠实性,并为管线提供可操作的反馈信号,如信心指数和源文本范围。 #RAG #AI #大模型 #幻觉防控 #结构化输出 #企业文档智能