为了解决 RAG 系统中的“弗兰肯斯坦”问题——由于来源或写作风格各异而导致答案感觉不连贯——三个关键策略可以提高连贯性：检索期间的上下文统一、使用明确指令的受控生成和生成后优化。这些方法侧重于在生成阶段之前、期间和之后协调内容，以产生无缝输出。
首先，上下文统一涉及预处理检索到的段落，以对齐术语和结构。 例如，如果一个段落使用“机器学习模型”，而另一个段落提到“AI 算法”，则系统可以在将数据传递给生成器之前将术语标准化为“模型”。 命名实体识别 (NER) 或自定义同义词映射等工具可以自动执行此操作。 此外，根据文体相似性对段落进行重新排序（例如，优先考虑学术风格与对话风格）可确保生成器收到更一致的输入。 例如，如果目标受众期望更简单的解释，检索步骤可能会过滤掉过于技术性的术语。 这减轻了生成器协调冲突风格的负担。
其次，受控生成使用提示工程来引导模型以连贯的方式综合信息。 诸如“将以下来源合并成一个使用中立、专业语言的解释”之类的明确指令，指示模型充当编辑者，而不是被动的总结者。 例如，如果来源对某个事实存在分歧（例如，事件的日期冲突），则提示可以包括“通过优先考虑最新数据来解决差异”。 在需要文体协调的数据集（例如，合并新闻文章和研究论文）上微调生成器也可以提高其统一内容的能力。 开发人员还可以通过调整温度等参数来降低随机性，从而限制模型模仿特定来源措辞的趋势。
最后，生成后优化涉及自动或手动检查以修复不一致之处。 语法检查器或自定义规则（例如，标记混合隐喻或突然的语气转变）等工具可以识别问题。 例如，脚本可以检测到不匹配的单位（例如，“5 英里”与“8 公里”）并对其进行标准化。 用户对答案连贯性进行评级的迭代反馈循环可以进一步完善系统。 如果生成的答案早期提到“深度学习”，但在没有解释的情况下转换为“神经网络”，则后处理器可以插入一个解释性短语，例如“通常称为神经网络”。 此步骤可确保最终输出读起来是一个统一的整体，而不是来自各个来源的拼凑。
通过结合这些策略——对齐输入、指导生成和润色输出——开发人员可以缓解弗兰肯斯坦效应，并生成尽管来源材料各异但仍感觉连贯的答案。
