一种新的检索增强生成（RAG）聊天机器人构建方法，特别适用于分类审核报告等任务，建议优先考虑证据门控，而不是简单地增加上下文窗口大小或仅依赖嵌入。该方法包括一个两阶段过程：首先，检索相关的策略段落；其次，根据证据的质量和范围来门控生成。如果发现证据不足或冲突，系统应避免回答，并将此类情况通过明确的原因路由给人工审核。这确保了答案有充分的依据并且引文可验证，解决了范围冲突或模糊证据等可能导致错误分类的问题。 AI
影响 这种方法可以通过减少幻觉并确保答案基于证据来提高RAG系统的可靠性和可信度。
排序理由 该项目详细介绍了一种新颖的RAG聊天机器人技术方法和评估策略。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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