斯坦福新研究：RAG能帮助LLM更靠谱吗？

斯坦福大学的最新研究表明，RAG技术能显著提升大语言模型的可靠性，使回答问题的准确率从34.7%提高到94%。然而，模型对错误参考信息的抵抗力与其预训练知识强度相关。强烈提示可能导致模型更依赖RAG，而弱提示则允许模型结合自身知识。尽管RAG能填补知识空白，但其可能引发的错误信息混合问题需要用户和开发者警惕。
来源：https://mp.weixin.qq.com/s/0o6VQ6ISWLlDvbgHJaNdbg