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。
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。
R1 的幻觉率很高的
要不先换个模型试试
这个是幻觉吧?
好多高级词汇
放弃思考 ![]()
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。
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
感谢佬,我试试看!
不一定,但是现在只提供了dp的给我