该研究提出了一种新框架C-RAG，旨在提升检索增强生成模型在处理嘈杂信息时的批判性推理能力。C-RAG通过检索相关文档和生成对比性解释，显著改善了模型性能，增强了对信息扰动的鲁棒性。