TrustRAG：增强RAG系统鲁棒性与可信度的创新框架

在人工智能飞速发展的今天，大语言模型（LLMs）凭借其强大的语言处理能力在诸多领域大放异彩。检索增强生成（RAG）系统（面向企业RAG（Retrieval Augmented Generation）系统的多维检索框架）的出现，通过整合外部知识源进一步提升了 LLMs 的性能，使其能针对用户查询提供更准确、更具上下文相关性的回答，在众多知名应用中得到广泛采用。然而，这一系统并非坚不可摧，语料库中毒攻击成为了严重威胁其性能的安全隐患。在此背景下，TrustRAG 应运而生，为解决 RAG 系统的安全问题提供了全新的思路和有效的解决方案。

一、RAG 系统的发展与困境

RAG 系统（RAG综述：探索检索增强生成技术的多样性与代码实践）的核心思想是通过从外部知识数据库中动态检索信息并与用户查询相结合，以提升 LLMs 回答的准确性和时效性。这一创新方法