开发了一个新的检索增强生成（RAG）代理，以解决大型语言模型（LLM）自信地产生幻觉答案的常见问题。该代理是 Zero 项目的 Agentic AI 的一部分，旨在为有依据的答案提供内联引文，在信息不足时标记低置信度响应，并在其知识库中找不到相关信息时诉诸网络搜索回退。该代理结合使用 TF-IDF、余弦相似度和模型自我报告的依据来确定置信度水平，确保答案始终有证据支持或清楚地标记为不确定。 AI
影响 该 RAG 代理的置信度标记和引文方法可以提高 LLM 生成答案在应用中的可信度。
排序理由 该条目描述了一个特定的 RAG 代理实现，具有新颖的置信度标记和引文功能，这是一个工具级别的开发。
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