引用修复:通过后处理提高检索增强生成的准确性

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内容提要

本研究提出了一种高效的后处理算法,解决了检索增强生成(RAG)系统中源引用不准确的问题,引用准确度提高了15.46%。该方法结合了关键字匹配、BERTScore调整和轻量级LLM技术,增强了AI生成内容的可靠性。

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