在检索到的文档中，生成答案“基于”是什么意思？ 生成的答案“基于”检索到的文档，是指该答案直接使用这些文档中的信息来支持其声明，从而确保响应与可验证的来源相关联。在检索增强生成 (RAG) 系统中，这意味着模型首先从受信任的数据集或知识库中检索相关的文本段落，然后 *仅* 基于检索到的内容生成答案。例如，如果用户问“什么导致日食？”，系统可能会提取一篇 NASA 文章来解释轨道力学，然后使用该文章中的详细信息来构建答案。基础确保模型不会捏造事实或仅仅依赖其内部知识，而这些知识可能不完整或过时。
为什么基础对于可信度至关重要？ 基础至关重要，因为它创造了透明度。当答案与特定来源相关联时，用户可以独立验证信息。例如，引用同行评审研究的医学 RAG 系统允许医生检查原始研究，从而增加对该建议的信心。如果没有基础，模型可能会生成听起来合理但不正确的答案，例如建议任何检索到的文档中都没有提到的有害药物相互作用。这种验证层在医疗保健、法律或工程等领域尤其重要，在这些领域中，错误可能会产生严重的后果。基础还可以通过将输出限制在检索到的上下文中来减少“幻觉”——模型生成虚假或不相关内容的情况。
实施和实际影响 开发人员通过设计 RAG 系统以在生成过程中优先考虑检索到的内容来实现基础。例如，模型可以使用注意力机制来高度关注检索到的段落，或者进行微调，以便在找不到相关文档时拒绝查询。一个良好的基础系统还可以在其输出中包含对来源的引用或链接。但是，基础取决于检索步骤的质量：如果系统提取不相关或过时的文档，即使是完全基于基础的答案也是不可信的。因此，开发人员必须平衡检索准确性（例如，使用密集向量搜索）和生成约束，以确保答案既准确又可追溯。这种方法通过使系统的推理过程更加透明和可审计来建立用户的信任。
