RAG增加检索约束，或采用 Self-Consistency 校验机制

在 RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统中，增加检索约束和引入 Self-Consistency 校验机制是提升生成结果准确性和可靠性的关键策略。以下是具体实现方法和优化步骤：

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一、增加检索约束：强制模型依赖检索内容

目标：减少模型幻觉（Hallucination），确保生成内容严格基于检索到的文档。

1. Prompt 设计优化

(1) 显式约束指令

在 Prompt 中强制要求模型仅使用检索到的内容，并明确拒绝超范围回答：

请严格根据以下文档回答问题，如果文档中未包含相关信息，请回答“未找到答案”：
<文档>
{retrieved_text}
</文档>
问题：{query}

(2) 引用格式要求

强制模型引用具体段落或句子，增强可验证性：

根据以下文档回答问题，并标注引用的原文位置（例如‘据第2段所述：...’）：
<文档>{retrieved_text}</文档>
问题：{query}

(3) 分步验证

要求模型先确认检索内容是否相关，再生成答案：

请按步骤回答：
1. 检查以下文档是否包含与问题相关的信息：
   <文档>{retrieved_text}</文档&