我要投稿

RAG遇上知识冲突，Google祭出终极大招~

发布日期：2024-11-01 08:22:56 浏览次数： 2463

作者：NLP前沿

微信搜一搜，关注“NLP前沿”

在RAG的时候，再好的recall + rerank + 筛选策略，都会出现知识冲突，或query无关的候选知识的情况。文中称这种现象为“不完美检索”。

通常，当检索精度不低于 20%时，RAG 是有帮助的。当检索精度接近 0 时，带有 RAG 的模型的表现要比没有 RAG 的模型差。添加更多的检索段落并不一定导致更好的性能，因为额外的段落可能会降低检索精度。

核心流程如下图，分为3大步：

通过特定的prompt，引导LLMs生成准确、相关且无幻觉的问题相关的文本片段。设定最大的片段数量，所以LLMs可以自适应地决定生成多少文段，并在内部知识中没有更多可靠信息时停止生成。
将1生成的知识和2的知识结合导一起，每个文档段会表示元信息（来源），用于评估该片段的可靠性。通过迭代，让LLMs来识别哪些段落一致，分成一组一组的，过滤不相干的信息，哪些组之间是冲突冲突的。
基于每一组不冲突的文档块集合，生成一个答案，最后会让LLM综合来源，得到最可靠的一个答案。

其中步骤2可以迭代多次。总体上可以获得不错的提升。

一个示例如下：图片wx翻译

3个步骤都是prompt来完成，wx图片翻译的prompt如下，仅供参考

53AI，企业落地大模型首选服务商

产品：场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案

承诺：免费POC验证，效果达标后再合作。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业

相关资讯

2026-02-06

RAG 落地全干货深度分享：从“效果不理想”到生产级 RAG 系统的进化之路

2026-02-06

效率神器 Claude-Mem：终结 AI “金鱼记忆”！自动保存上下文、可视化记忆流，开发体验提升 10 倍！

2026-02-06

告别“伪智能”代码：用 Spec + RAG 打造真正懂你的AI程序员

2026-02-05

向量，向量化，向量数据库和向量计算

2026-02-05

从 RAG 到 Agentic Search，一次关于信任 AI 判断的认知升级

2026-02-04

Claude Cowork 真能替换 RAG ？

2026-02-03

使用 Agent Skills 做知识库检索，能比传统 RAG 效果更好吗？

2026-02-03

告别向量数据库！PageIndex：让AI像人类专家一样阅读长文档

联系获取

联系获取

160+中大型企业正在使用53AI

立即咨询预约演示

把握AI发展的机遇，共同探索、共同进步

2025-01-22

如何打造基于GenAI的员工服务机器人

2025-01-22

热点资讯

RAG 深度解读：检索增强生成如何改变人工智能

2025-12-04

大模型RAG入门宝典｜从AI搜索到实战搭建，小白&程序员必收藏的检索增强指南

2025-12-03

RAGFlow v0.22.0 发布：数据源同步、变量聚合、全新管理界面与多项重大更新

2025-11-13

企业级 AI Agent规模化落地的避坑指南，就藏在这四大趋势里

2025-12-02

5步构建企业级RAG应用：Dify与LangChain v1.0集成实战

2025-11-13

2026 年你需要了解的 RAG 全解析

2026-01-15

如何用NotebookLM，把枯燥的财报解读成精美的PPT？

2026-01-02

Embedding模型选型思路：相似度高不再代表检索准确（文末附实战指南）

2025-12-07

为什么Claude Code不用RAG？

2025-12-23

从 RAG 到 Context：2025 年 RAG 技术年终总结

2025-12-18

大家都在问

Claude Cowork 真能替换 RAG ？

2026-02-04

使用 Agent Skills 做知识库检索，能比传统 RAG 效果更好吗？

2026-02-03

为什么 RAG 越用越慢？如何反向调优？

2026-01-19

NotebookLM如何在48小时内分析2万份论文？

2026-01-12

都有混合检索与智能路由了，谁还在给RAG赛博哭坟？

2026-01-08

如何用NotebookLM，把枯燥的财报解读成精美的PPT？

2026-01-02

为什么Claude Code不用RAG？

2025-12-23

终于，NotebookLM 和 Gemini 合体了。这是什么神之更新？

2025-12-21

热门标签

内容创作大模型技术个人提效 langchain llamaindex 多模态技术 RAG技术智能客服知识图谱模型微调 RAGFlow coze Dify Fastgpt Bisheng Qanything AI+汽车 AI+金融 AI+工业 AI+培训 AI+SaaS 提示词框架提示词技巧 AI+电商 AI面试数字员工 ChatBI AI知识库开源大模型智能营销智能硬件智能化改造 AI+医疗 MaxKB Palantir Glean

应聘简历请发送至： ceo@53ai.com

联系我们

售前咨询

预约演示

微信扫码

添加专属顾问

回到顶部