如何为RAG应用程序添加引用：提高模型响应的可信度

引言

在信息密集的时代，生成式AI不仅需要提供准确的答案，还要能够准确引用其参考的文档来源。这篇文章将探讨如何为RAG（检索增强生成）应用程序添加引用，使模型的响应更具可信度。我们将讨论五种方法来实现这一目标。

主要内容

1. 使用工具调用来引用文档ID

使用工具调用功能可以让模型在生成答案时指定引用的文档ID。这种方法适用于支持工具调用功能的模型。

2. 使用工具调用引用文档ID并提供文本片段

在引用文档ID的基础上，还可以返回具体的文本片段以验证生成的答案。

3. 直接提示

通过直接提示的方式，可以指示模型生成结构化的输出（如XML或JSON格式），包含答案和引用。

4. 检索后处理

通过对检索到的内容进行压缩，可以使文档内容简洁，从而无需模型引用具体的文档或文本片段。

5. 生成后处理

在生成答案后，再次调用模型来标注其答案中的引用。这种方法尽管较为耗时和昂贵，但能够提高答案的准确性。

代码示例

以下是一个使用API代理服务的代码示例，演示如何实现引用文档ID。

from langchain_core.documents import Document
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_community.retrievers import WikipediaRetriever
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_