Google | 溯源分析RAG系统错误，提出选择性生成框架，让RAG问答准确率提升10%

主要观点总结

本文深入分析了RAG系统出现的错误，提出了引入“充分上下文”的概念以解决RAG系统中的幻觉现象。文章通过实验验证了一种新的选择性生成框架，该框架能提高RAG系统的准确性，并在实验中显示可将准确率提高最多10%。

关键观点总结

关键观点1: 引入充分上下文的概念以解决RAG系统中的幻觉现象。

文章指出RAG系统中的错误可能是由于上下文不足引起的，并围绕这一概念展开了深入研究。

关键观点2: 使用上下文充分性评估工具进行错误溯源分析。

作者利用上下文充分性评估工具分析了大型语言模型和数据集的性能，发现了几个关键发现。

关键观点3: 提出选择性生成框架以提高RAG系统的准确性。

基于分析，作者提出了一种选择性生成框架，该框架利用充分上下文信息来指导弃权，并通过实验验证了其有效性。

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