大规模减少幻觉的策略

大型语言模型（LLM）是强大的生成器，但它们容易产生“幻觉 (hallucination)”，即听起来合理但事实不准确、与提供的信息不符或完全捏造的输出。分布式检索增强生成（RAG）系统中的LLM处理大量检索到的信息，这可能会增加幻觉的风险和影响。在大规模情况下有效减轻这些问题，不仅仅是一个功能，而且是构建可信赖和可靠系统所必需的。以下将详细介绍在大规模RAG部署中最大限度减少幻觉的高级方法。

RAG的核心原则是将LLM的生成建立在事实依据之上。然而，即使有检索到的上下文 (context)，幻觉也可能源于多种原因：

• 对上下文的误读： LLM可能误解或曲解所提供文档中的细节。
• 过度依赖参数 (parameter)化知识： LLM可能默认使用其预训练 (pre-training)知识，忽略或与检索到的上下文相矛盾。
• 上下文缺失或模糊： 如果检索到的文档不完整、冲突或模棱两可，LLM可能会错误地“填补空白”。
• 复杂的推理 (inference)要求： 需要跨多个文档进行多跳推理的查询会增加合成中出错的机会。
• 嘈杂的检索： 如果检索步骤返回不相关或低质量的文档，LLM将获得不良的源材料，从而增加幻觉风险。

在分布式环境中应对这些挑战需要一种多方面的方法，涵盖提示工程 (prompt engineering)、模型适应和架构增强。

1. 精准提示与受限生成

大规模情况下，一致且精心设计的提示是您的第一道防线。对于分布式RAG，这意味着以编程方式构建严格引导LLM的提示。

• 明确的事实依据指令： 在您的提示模板中嵌入 (embedding)直接指令，强制LLM的回答 完全 基于提供的上下文 (context)文档。

  # 提示模板的简化示例
  def create_grounded_prompt(query, contexts):
      context_str = "\n\n".join([f"Document {i+1}:\n{doc}" for i, doc in enumerate(contexts)])
      prompt = f"""Based STRICTLY on the following documents, answer the query.
  Do not use any prior knowledge. If the answer is not found in the documents, state 'Information not found in the provided documents.'
  
  Documents:
  {context_str}
  
  Query: {query}
  Answer: """
      return prompt
  

• 引用来源的指令： 要求LLM引用文档编号或支持其主张的特定片段，可以阻止无根据的陈述并有助于验证。这在处理大量检索到的片段时尤为重要。
• 结构化输出格式： 对于某些任务，要求LLM以特定JSON模式生成输出，其中包含答案、支持证据和置信度的字段，可以有助于约束生成并使编程验证更容易。
• 迭代提示优化： 建立一个A/B测试提示变体并根据在生产流量或评估数据集中观察到的幻觉 (hallucination)率进行优化的系统。这种持续改进循环在大规模情况下不可或缺。

2. 为事实一致性和忠实性进行微调 (fine-tuning)

虽然通用LLM能力广泛，但专门为忠实于上下文 (context)进行微调可以显著减少幻觉 (hallucination)。本章前面讨论的参数 (parameter)高效微调（PEFT）方法，使得即使对于非常大的模型，这也变得可行。

• 数据集整理：
  • 正例： （上下文，查询，事实答案）对，其中答案直接且准确地源自上下文。
  • 反例（幻觉）： （上下文，查询，幻觉答案）对。这些对于教导模型 不要 做什么很重要。生成这些可能涉及使用高温度的LLM然后手动验证，或者使用基于规则的事实答案损坏。
  • “我不知道”示例： （上下文，查询，“未找到信息”）用于无法从上下文中回答的查询。
• 训练目标：
  • 在这些整理好的数据集上进行标准监督微调。
  • 来自人类反馈的强化学习 (reinforcement learning)（RLHF）或直接偏好优化（DPO），其中奖励模型被训练成偏好事实性、基于上下文的答案而不是幻觉。扩展RLHF/DPO需要用于收集偏好数据和分布式训练的基础设施。
• 特定任务微调： 如果您的RAG系统服务于多种任务，请考虑为对幻觉高度敏感的任务（例如，医疗问答、财务报告）与更具创造性的任务，分别微调单独的、更小的或PEFT适应的模型。

3. 生成后验证与事实核查层

即使有精准提示和微调 (fine-tuning)，专门的验证步骤也可以充当安全网。这一层独立评估生成的响应与检索到的上下文 (context)的一致性。

• 基于模型的验证：
  • 使用另一个可能更小、更专业的LLM（“评论”模型）或自然语言推理 (inference)（NLI）模型。
  • 验证模型将原始查询、检索到的上下文和生成的答案作为输入。
  • 然后它预测答案是否受上下文支持（“蕴含”）、与上下文矛盾（“矛盾”）或与上下文无关/中立。
  • 被标记 (token)为“矛盾”或“中立”的响应（当预期有强烈支持时）可以被拒绝或修改。

  # 验证步骤流程
  # 假设 nli_model.predict(premise, hypothesis) 返回 'entailment'（蕴含）, 'contradiction'（矛盾）或 'neutral'（中立）
  
  generated_answer = llm_main.generate(prompt)
  contexts_used = # ... (识别LLM声称已使用的上下文)
  
  is_supported = True
  for sentence in extract_claims(generated_answer):
      evidence_found = False
      for context_chunk in contexts_used:
          # NLI模型需要前提（上下文）和假设（主张）
          nli_result = nli_model.predict(premise=context_chunk, hypothesis=sentence)
          if nli_result == 'entailment':
              evidence_found = True
              break
      if not evidence_found:
          is_supported = False
          break
  
  if not is_supported:
      # 处理幻觉：例如，返回一个备用消息，记录以供审查
      final_answer = "无法根据提供的文档验证答案。"
  else:
      final_answer = generated_answer
  

• 基于规则和启发式的检查： 对于特定领域，简单的检查，例如实体匹配（答案中的实体是否出现在上下文中？）、数值一致性或关键词识别，可以有效且计算成本低廉。
• 可扩展性考虑：
  • 延迟： 增加验证步骤会增加延迟。优化验证模型（量化 (quantization)、更小架构）或对非关键应用程序使用异步验证。
  • 成本： 额外的模型推理会产生费用。实施选择性验证，例如，仅对生成器LLM表达低置信度的响应，或对高风险查询进行验证。
  • 复杂性： 在管道中管理另一个模型会增加操作开销。

此图概述了RAG管道，该管道结合了一个专门的模块，用于根据检索到的上下文验证LLM的初始响应。检测到的幻觉 (hallucination)可以反馈到模型优化过程中。

此图概述了RAG管道，该管道结合了一个专门的模块，用于根据检索到的上下文验证LLM的初始响应。检测到的幻觉可以反馈到模型优化过程中。

4. 上下文 (context)感知与置信度评分

增强LLM理解何时 不 应回答或表达不确定性的能力，是一种强大的减轻策略。

• “我不知道”（IDK）能力：

  • 当答案不在上下文中时，训练LLM明确说“我不知道”或类似的拒绝。这需要在微调 (fine-tuning)数据集中包含此类示例。
  • 大规模情况下，针对超出范围的查询可靠地触发IDK响应，可以防止推测性的、通常不正确的答案。

• 置信度估算：

  • 某些LLM可以被提示为其答案提供置信度分数。
  • 或者，分析LLM的输出logit。下一个token的概率分布中的高熵值可能表明不确定性。
  • 训练一个单独的校准模型，该模型接收LLM的输出和特征（如logit）来预测答案正确的可能性。
  • 系统动作： 低置信度的答案可以被标记 (token)供人工审查，触发更全面的验证过程，或在呈现给用户时附带免责声明。

  # 使用softmax分数估算置信度（伪代码）的简化示例
  # 这只是一个非常基础的示例；实际系统会更复杂。
  
  outputs = llm_model.generate(prompt, output_scores=True, return_dict_in_generate=True)
  # sequence_scores可能是token对数概率的平均值或类似值
  # 这高度依赖于模型，通常需要自定义逻辑
  
  # 示例：如果 'sequence_scores' 可用（例如，来自beam search）
  # 或者如果 'scores'（token logit）被处理。
  # 这是实际置信度计算逻辑的占位符。
  # 一种简单的方法可能是查看生成序列的概率。
  # 更高级的方法涉及校准或不确定性感知解码。
  
  # 占位符：假设一个函数可以从模型输出中推导出置信度
  # （例如，token概率、注意力分数）
  def calculate_confidence(model_outputs):
      # 示例：生成token的平均对数概率
      # （需要访问token级别的分数，这因服务框架而异）
      # 为了演示，我们假设 'model_outputs.scores' 包含token logit
      # 并且 'model_outputs.sequences' 包含生成的token ID。
  
      # 这是一个高度简化和说明性的计算。
      # 实际的置信度指标更为复杂。
      if hasattr(model_outputs, 'scores') and hasattr(model_outputs, 'sequences'):
          # 示例逻辑（非常基础，非生产就绪）：
          # 所选token的对数概率之和
          # 这仅为说明性，且高度依赖于模型的输出结构。
          # 适当的置信度评分通常涉及校准技术。
          # 我们来模拟一个分数。
          confidence = 0.85 # 模拟置信度
          return confidence 
      return 0.5 # 如果分数在此格式下不可用，则为默认值
  
  confidence_score = calculate_confidence(outputs)
  
  if confidence_score < 0.7:
      print(f"Generated answer (low confidence: {confidence_score:.2f}): {outputs.sequences}")
      # 可能触发额外的验证或返回一个谨慎的答案
  else:
      print(f"Generated answer (high confidence: {confidence_score:.2f}): {outputs.sequences}")
  

5. 提高检索质量以减少幻觉 (hallucination)

虽然第2章详细介绍了分布式检索，但其对幻觉的直接影响值得在此提及。低质量的检索是幻觉的主要原因。

• 相关性与精确性： 确保只有最相关的文档片段传递给LLM非常重要。针对您的特定数据进行相关性微调 (fine-tuning)的高级重排模型可以过滤掉噪声。
• 处理矛盾信息： 如果检索到的文档包含相互冲突的事实，LLM可能会感到困惑。实施以下方法来：
  • 检测top-k文档之间的矛盾。
  • 优先使用来自更权威来源的信息（如果元数据可用）。
  • 提示LLM承认并处理矛盾，而不是默默地选择一方或混淆它们。
• 上下文 (context)的充分性： 有时，即使是相关的上下文也 不足。系统应理想地检测到这一点。这可能涉及检查查询实体是否被检索到的上下文充分覆盖。如果不是，最好表明无法形成完整答案。

6. 迭代查询与自我修正（高级）

对于复杂查询，单次通过RAG管道可能不够。第6章讨论的更高级RAG架构可以采用迭代改进。

• 自我批评循环： LLM生成一个初始答案，然后一个单独的提示（或扮演不同角色的同一LLM）根据上下文 (context)批评答案的事实准确性。如果发现缺陷，LLM会尝试重新生成答案。
• 工具用于事实验证： 代理RAG系统可以使用外部工具（例如，计算器、知识库API、用于最新信息的网络搜索调用）来验证生成响应中的事实，然后再最终确定它。这需要强大的编排能力。
• 可扩展性： 大规模实现这些迭代循环，需要仔细管理状态、LLM调用和工具执行之间的有效路由，以及防止无限循环或过度延迟的机制。

7. 大规模监控与反馈循环

没有系统从一开始就是完美的。持续监控和反馈对于在大规模RAG部署中逐步减少幻觉 (hallucination)很重要。

• 自动化幻觉检测指标： 开发或调整可以随时间跟踪的指标（例如，基于NLI与上下文 (context)分数、问答蕴含模型）。
• 用户反馈机制： 为用户实现简单的方式来标记 (token)不正确或无用的答案（例如，点赞/点踩）。
• 数据记录与分析： 记录查询、检索到的上下文、生成的答案以及任何验证结果。定期分析这些数据，以识别幻觉的模式（例如，特定查询类型、有问题的文档来源）。
• 再训练与微调 (fine-tuning)周期： 使用收集到的数据（标记的幻觉、纠正的答案）定期微调您的生成器和验证器模型，以及潜在的检索器和重排模型。这种MLOps循环对于保持质量很重要。

在分布式RAG中减轻幻觉是一个持续的迭代改进过程。它需要结合精心设计的提示、LLM适应、验证机制以及对系统行为进行监控和学习的投入。通过实施这些策略，您可以显著提升大规模RAG系统的可信度和可靠性，确保其响应不仅流畅，而且基于事实。