当检索策略返回相互矛盾的信息时，LLM 必须首先承认冲突，并避免在没有上下文的情况下将相互冲突的主张呈现为同样有效。 模型应优先识别差异、评估来源可靠性，并提供平衡的解释，突出显示分歧。 例如，如果一个来源声称“Python 在数据处理方面更快”，而另一个来源声称“Java 更快”，则 LLM 应同时指出这两个说法，澄清上下文（例如，特定用例或基准），并避免断言明确的答案，除非有证据强烈支持一方。 这要求模型分析发布日期、作者专业知识或信誉良好的来源之间的共识等因素。
为了有效处理矛盾，LLM 应遵循结构化方法。 首先，它应该明确标记冲突（例如，“来源在此点上存在分歧”）。 接下来，它应该比较元数据，例如来源可信度——例如，优先考虑经过同行评审的研究而非论坛帖子。 如果没有明确的共识，模型应解释不同观点背后的推理。 例如，在医学查询中，一项研究将食物与癌症风险联系起来，而另一项研究反驳了它，LLM 可能会说，“较早的研究表明存在风险，但最近的大规模试验没有发现证据。 由于早期研究的局限性，辩论仍在继续。” 此外，除非明确要求，否则该模型应避免放大边缘观点，确保答案反映主流或有充分支持的观点。
评估 LLM 是否正确处理了矛盾，需要进行自动化和人工检查。 自动化测试可以使用具有已知冲突的预定义场景（例如，“来源 A 说 X；来源 B 说 Y”）来验证模型是否 (1) 检测到冲突，(2) 准确引用来源，以及 (3) 提供分歧的背景信息。 例如，测试用例可能会检查模型是否在强调科学共识的同时提及相互冲突的气候变化研究。 然后，人工评估人员可以评估响应的清晰度、公平性和逻辑连贯性。 指标可能包括精确度（模型是否正确识别了所有相互冲突的主张？）、中立性（它是否避免了不当的偏见？），以及实用性（解释是否有助于用户做出明智的决定？）。 使用真实示例（如相互矛盾的 API 文档）进行定期审核可以进一步改进模型对歧义的处理。
