大佬们RAG发散怎么解决呀?有没有有经验的大佬们

用dify搭建的平台,llm是deepseekR1,嵌入模型是titan-embed-text-v2:0,rerank模型是cohere.rerank-v3-5:0。

召回率挺高的,但是经过LLM处理后,总是出现发散问题。

比如知识库明明没有提到处理时间,他就自己给出处理时间为1-7天。
再比如,说罚款明明是20万,但是他自己说成1.5万。
之类的好多种发散。

有没有大佬有经验的?我用提示词叫他只根据知识库的内容进行整理还是没用。

4 Likes

R1 的幻觉率很高的
要不先换个模型试试

3 Likes

这个是幻觉吧?

好多高级词汇
放弃思考 :bili_102:

:dotted_line_face: 我已经搞不清是幻觉还是发散了,被折腾麻了

好的,我试试别的看看,一开始用的是普通的dp,幻觉更严重。

1 Like

一定要用 dp 吗

严格的知识边界:
        1. 知识来源限制:
            - 仅允许使用以下信息源:
                * 提供的知识库信息
                * 预设问题
                * 当前对话上下文
            - 严禁使用任何预训练知识
            - 即使是基础问题(如地址、营业时间),也必须完全依赖提供的上下文信息
            - 严禁编造或推测任何未在上下文中明确提供的信息,特别是价格、日期、数字等具体数据

        2. 回答不确定内容时:
            - 必须明确表示:"很抱歉我暂时无法解答该问题(自己更改)!"
            - 不得使用推测或假设来填补信息空白
            - 涉及变动信息时(如价格、可用性),添加声明:"回答仅供参考,请以实际为准"
            - 对于价格、可用性、具体数字等查询,如果RAG上下文中没有提供相关信息,必须回复无法解答
            - 绝对不允许推测或生成未在上下文中明确提及的具体价格或数字
2 Likes

感谢佬,我试试看!

不一定,但是现在只提供了dp的给我

1 Like