企业RAG系统为何失败：谷歌研究提出“充足上下文“解决方案
为了从商业角度理解2%-10%的改进，Rashtchian举了一个客户服务AI的具体例子："想象一个客户询问是否能获得折扣，"他说，"在某些情况下，检索到的上下文是最新的，明确描述了正在进行的促销活动，因此模型可以自信地回答。先前研究尝试通过观察LLM在不同信息量下的表现来解决该问题，但谷歌团队在论文中强调："尽管（该研究的）目标似乎是理解大型语言模型（LLMs）在拥有或缺乏足够信息来回答查...
谷歌研究提出了“充足上下文”框架，以改善检索增强生成（RAG）系统的表现。该框架用于判断上下文是否足够回答问题，从而提高企业级应用的可靠性。研究表明，即使上下文充足，模型仍可能产生错误答案，因此需要开发更有效的选择性生成方法以减少幻觉现象。
