不连贯或无序的检索上下文直接损害了生成答案的连贯性，因为模型依赖于输入数据的结构和相关性来产生逻辑输出。如果检索到的信息是碎片化的、相互矛盾的或缺乏清晰的连接，模型可能难以将其综合成一个统一的响应。例如，如果用户询问“气候变化的原因”，而检索到的上下文除了有效的科学数据外，还包括与经济政策无关的细节，模型可能会生成一个混合了不同主题或未能优先处理关键点的答案。这可能导致答案感觉支离破碎、重复或离题，即使单个事实是正确的。
为了缓解这个问题，可以通过预处理和结构化提示来指导模型重组信息。一种方法是预处理检索到的上下文，使用命名实体识别或聚类等技术识别关键实体、主题或关系。例如，模型可以在生成答案之前，将关于“碳排放”的句子与关于“可再生能源解决方案”的句子分开分组。另一种方法是在提示中给出明确的指令，例如要求模型“首先总结主要主题，然后详细解释每个主题”。这鼓励模型即使输入混乱也能施加逻辑顺序。例如，在客户支持场景中，可以指示模型“列出用户问题，然后提供分步解决方案”，确保输出遵循从问题到解决方案的流程。
此外，后处理步骤可以改进连贯性。可以训练模型根据逻辑流程对生成的句子进行评分或排序，或者检测矛盾和冗余。例如，在生成技术答案后，模型可能会重新分析它，以确保过程中的步骤按时间顺序排列。开发者还可以实现反馈循环，让模型迭代修改其输出——先生成初稿，然后根据连贯性指标进行重组。这些策略依赖于结合检索改进、提示工程和输出验证来补偿噪声输入，最终帮助模型优先考虑清晰性和结构。
