一位开发者在他们的检索增强生成(RAG)应用中遇到了持续的幻觉问题,尽管 RAG 的初衷是减少此类错误。问题源于文本块过大、在没有重排的情况下过度依赖 top-k 相似度进行检索,以及缺乏明确指示模型在信息不足时说明的指令。通过实现语义分块、添加交叉编码器重排步骤以及改进提示以允许模型在信息不足时说明, AI
排序理由 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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