2501_91530098的博客

原创 RAG算法的可解释性研究与探索方向

例如，一种用于可视化检索结果的方法在简单信息检索场景中效果良好，但在复杂的多文档融合生成场景中可能无法充分展示算法的决策过程，如何建立通用的评估指标体系是亟待解决的问题。以医疗咨询为例，患者向基于RAG算法的智能医疗助手询问治疗方案，只有当患者清楚了解答案来源于权威医学文献，是经过合理检索和推导得出时，才会信任并采纳建议，可解释性是建立用户与算法信任关系的基础。例如，用户在得到回答后，可进一步追问某个结论的依据，算法通过可视化、文本描述等多种方式提供更详细的解释，提升用户对算法的理解和信任。