RAG系统中答案无关的片段对LLMs生成结果有何影响？

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原创最新推荐文章于 2026-03-23 01:07:59 发布 741 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

大模型（LLMs）RAG —— 关键痛点及对应解决方案当实际答案不在知识库中时，RAG 系统往往给出一个貌似合理却错误的答案，而不是承认无法给出答案。这导致用户接收到误导性信息，造成错误的引导。有时候系统在检索资料时，最关键的文件可能并没有出现在返回结果的最前面。这就导致了正确答案被忽略，系统因此无法给出精准的回答。即：“问题的答案其实在某个文档里面，只是它没有获得足够高的排名以致于没能呈现给用户”当系统需要从提供的上下文中提取正确答案时，尤其是在信息量巨大时，系统往往会遇到困难。关键信息被遗漏，从而影响了回答的质量。阅读详情

RAG（检索增强生成）通过检索系统找到用户问题相关的信息片段，利用大模型综合生成一个答案，极大解决了大模型幻觉、信息更新不及时等问题，已经成为了大模型落地的重要手段。

但在检索过程中，往往会检索到与问题极度相似、但又不包含答案或包含干扰答案的片段，这些答案无关片段对大模型生成答案有何影响呢？

今天正好刷到一篇相关文章，带给大家《How Easily do Irrelevant Inputs Skew the Responses of Large Language Models?》

Paper: https://arxiv.org/abs/2404.03302
Github: https://github.com/Di-viner/LLM-Robustness-to-Irrelevant-Information

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先放相关结论，后面补充相关细节。

与常见语义无关的答案无关片段相比，LLMs更容易受到高度语义相关的答案无关片段的影响；
随着答案无关片段的增加，LLMs更容易分心，识别正确信息的能力降低；
LLMs对答案无关片段的的识别能力随着问题格式的不同有所不同，自由式问答>是非性问答>多项选择式问答；
系统提示词中增加“忽略无关片段”等相关内容，对LLMs的识别能力有提升，但较小；
存在高度语义相关的答案无关片段时，COT或者ICL会导致LLMs过度思考，识别能力变差。

数据&片段构造

将答案无关片段，分成三类：

无关：与问题主题无关但相似性得分高的段落
部分相关：不仅在相似性度量上得分高，而且与问题的主题部分内容重叠
相关：不仅在相似性度量上得分高，而且与问题的主题内容重叠，但不包含正确答案。

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数据构造：

无关：通过检索器直接检索Top10的段落；
部分相关：从检索Top10的段落中选择一个包含subj，但缺少obj的段落，作为前半段；然后找到一个包含错误答案obj’的片段作为后半段；
相关：与“部分相关”相比，“相关”片段与问题高度语义相关，但并不包含正确答案，主要涉及系误导性联类型、共同特征类型和虚构轶事类型。

结论实验

评估了LLMs在面对三个不同语义相关性级别的答案无关片段时的表现，如下表所示，随着片段的相关性增高，不同模型的效果均有所下降，对于干扰后生成的答案的信心更足。闭源模型的效果远好于开源模型。

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PS：开源模型只做了Llama2-7B，感觉应该补充补充~

随着片段个数的不断增加，LLMs分心更严重，如下表所示，随着答案无关片段的数据增加，更愿意选择无关答案。

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为了方便评估，选择多项选择的形式来对LLMs进行分析。但其他形式的问法表现如何？如下表所示，自由问答形式的问题受答案无关片段影响最小、其次是是否类型，影响最大的是多项选择式问题。

PS：对于自由式问题由于没有约束，答案较为散乱，不易评估，由采用了GPT3.5进行了答案对齐操作，人工抽检300条，准确率在97%，认为可靠。

忽略式Prompt对结果有微弱的改善，COT、忽略式Prompt+ICL对结果有害，效果变得更差。

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写在最后

一个蛮有趣的实验报告，探索检索片段对RAG系统带来的额外影响。

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