与直接生成答案相比,检索增强生成会带来更大的否定拒绝问题,因为它提供的相关文档可能会误导LLM,导致错误的回答。也就是说,提高LLM将问题与适当文档准确匹配的能力至关重要。 3、信息集成测试平台的结果 根据外部文档中不同的噪声比率对准确率进行了评估,结果如表5所示。与表1相比,发现该模型的信息整合能力较弱,这...
检索增强生成(RAG)是减轻大型语言模型(LLM)幻觉的一种有前途的方法。然而,现有研究缺乏对检索增强生成对不同大型语言模型的影响的严格评估,这使得识别RAG对不同LLM的潜在能力瓶颈具有挑战性。