语言模型中的接地可能会以多种方式失败，从而导致不可靠或具有误导性的答案。 常见的失败模式包括检索到矛盾的文档、找不到相关文档或依赖于过时或不完整的数据。 这些问题直接影响模型生成准确、一致响应的能力。 下面，我们将探讨三种关键的失败模式以及它们如何在输出中体现出来。
首先，当数据中存在冲突信息时，矛盾的文档会造成混淆。 例如，如果用户问“咖啡因对心脏健康有益吗？”，并且模型检索到一项声称有益处的研究和另一项强调风险的研究，则答案可能会以模糊的陈述来回避，例如“一些研究表明有益处，但另一些研究警告说存在风险。” 这使得用户无法获得明确的结论。 在极端情况下，模型可能会不加辩解地错误地优先考虑一种来源而不是另一种来源，从而导致有偏见的结论。 当测试查询时，开发人员可能会看到这种情况，因为领域知识会随着时间的推移而发展，并且检索系统会显示冲突的历史来源和现代来源。
其次，未检索到相关文档迫使模型依赖于其内部知识，这可能会导致猜测或离题的答案。 例如，如果用户询问 2023 年发布的小众编程工具，但模型的数据截止日期是 2021 年，则响应可能会错误地声明该工具不存在或默认为描述类似但不相关的工具。 这表现为缺乏具体性或偏离不相关主题的答案。 在测试与非常近期的事件或训练数据中未充分涵盖的专业领域相关的查询时，开发人员通常会注意到这一点。
第三，过时或不完整的数据会导致在事实上不正确或缺少关键上下文的答案。 例如，在 2020 年之前的医疗指南上训练的模型可能会错误地推荐过时的 COVID-19 治疗方法。 同样，如果用户询问软件库当前的最佳实践，但模型检索到旧版本的文档，则答案可能会建议已弃用的方法。 这些错误在快速发展的领域中尤其成问题，在这些领域中，准确性取决于最新的信息。 开发人员可以通过将模型输出与 API、框架或科学知识中已知的最新更新进行比较来识别这一点。
在所有情况下，失败都源于接地过程中的差距或不一致。 模型的输出质量在很大程度上取决于检索数据的相关性、准确性和连贯性。 开发人员可以通过改进检索过滤器、更新数据源以及实施回退机制来标记不确定的答案，从而缓解这些问题。
