在使用多步骤检索时，保持生成结果的真实性是一项挑战，因为流程中的每一步都依赖于前一步的准确性，并且错误会随着系统的进展而累积。多步骤检索通常涉及将复杂的查询分解为更小的子查询，检索每个查询的相关数据，并将结果组合以生成最终输出。如果任何一步返回不正确或不完整的信息，后续步骤将在该有缺陷的基础上构建，导致错误累积。例如，一个回答医疗问题的系统可能会首先检索症状，然后是潜在的诊断，最后是治疗方案。如果症状检索步骤错误地识别了症状，那么即使后续步骤执行得完美，诊断和治疗步骤也可能是错误的。
一个主要的挑战是步骤之间的错误传播。每个检索或处理步骤都依赖于先前步骤的输出，因此链条中早期的错误可能会扭曲所有下游操作。例如，考虑一个代码生成工具，它首先检索 API 文档，然后根据该文档生成代码片段。如果检索步骤获取了过时或不正确的 API 详细信息（例如，错误的参数名称），那么即使模型的代码编写逻辑是健全的，生成的代码也会包含错误。这些错误可能不会立即显现出来，特别是如果系统缺乏验证中间结果的机制。如果没有在每个阶段进行检查，最终输出可能看起来是合理的，但在实践中会失败，从而使调试变得困难。这在金融或医疗保健等领域尤其成问题，因为不准确可能导致严重的后果。
另一个问题是维护跨步骤一致性的复杂性增加。多步骤系统通常从多个来源提取数据或在每个阶段应用不同的模型，从而导致上下文或假设不匹配的机会。例如，一个旅行计划助手可能会首先检索航班选项，然后是酒店空房情况，最后是当地活动日程。如果航班检索步骤假设一个特定的日期范围，但酒店步骤由于时区转换错误而使用不同的日期范围，那么最终的行程就会变得不连贯。为了减轻这些风险，开发人员可以在步骤之间实施验证层（例如，交叉检查日期或单位），在检索失败时使用回退策略，并设计系统来标记低置信度的中间结果。然而，这些保护措施会增加开销，并且可能无法捕获所有边缘情况，突出了多步骤检索系统中固有的权衡。
