检索增强生成（RAG）系统可能由于向 LLM 提供了不相关的上下文，而非直接的错误，从而产生微妙的不正确答案。两种常见的解决方案包括实施相关性阈值以过滤掉得分较低的检索文档，以及使用初步的 LLM 调用来优化用户查询，然后再用于检索。这些方法旨在提高提供给主 LLM 的信息的准确性，从而降低自信但错误的输出的可能性。 AI
影响 通过防止 LLM 因上下文检索不当而产生自信但错误的答案，提高了 RAG 系统的可靠性。
排序理由 该条目讨论了改进现有 AI 基础设施（RAG 管道）的技术，而不是新的发布或基础研究。
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