为了处理检索到的文档中的矛盾信息，提示语应引导模型明确识别冲突，评估来源可靠性，并优先考虑逻辑一致性。提示语必须指示模型避免忽略差异，而是提供一种结构化的方法来解决它们。例如，提示语可以要求模型首先识别相互矛盾的声明，比较支持证据（例如，发布日期、作者专业知识、数据来源），然后提出合理的结论。这确保了模型不会默认对相互矛盾的答案进行平均，或者在没有理由的情况下偏向于一个来源。具体性是关键：提示语可以包括诸如“如果来源在 X 上存在分歧，解释冲突，评估哪个来源更新或更权威，并总结最合理的结论”之类的指令。
一个结构良好的提示语可能会将任务分解为多个步骤。首先，可以指示模型列出所有相关声明及其来源。接下来，它可以比较元数据，例如发布日期、数据收集方法或发布机构的声誉。例如，如果一份文档声明“产品 X 需要 8GB 内存”（来自 2022 年的用户手册），而另一份文档声明“产品 X 需要 16GB 内存”（来自 2023 年的技术更新），则提示语可以引导模型标记冲突，注意较新来源的相关性，并建议 16GB 的要求适用于更新的版本。提示语还可以包括后备策略，例如建议用户在冲突仍然无法解决时，查阅官方文档进行验证。
最后，提示语应鼓励透明性。例如，它可以指示模型明确说明何时证据不确定，并概述剩余的不确定性。如果两项医学研究存在冲突——一项声称“治疗 A 可将症状减轻 50%”（小样本量），另一项显示“无显着效果”（较大研究）——模型可能会强调较大研究的统计能力，同时承认矛盾。开发人员可以通过添加诸如“不要在没有上下文的情况下将冲突信息呈现为同样有效”之类的约束来增强这一点。使用合成矛盾（例如，捏造的日期不匹配）测试提示语有助于完善其处理边缘情况的能力，确保输出即使在存在冲突输入的情况下仍然具有可操作性。
