多跳检索增强生成的保序事实性控制

英文标题：Conformal Factuality Control for Multi-Hop Retrieval-Augmented Generation

该论文关注检索增强生成（RAG）中的事实性问题：即使模型检索到了外部证据，生成的论断也未必能得到这些证据的事实支持。该问题在多跳 RAG 中尤为突出，因为回答通常需要跨越多个检索与推理步骤整合信息。论文提出将保序预测（conformal）方法用于多跳 RAG 的事实性控制，旨在为生成内容的可靠性提供更系统的控制机制。该研究对构建更可信、可验证的 RAG 应用和 Agent 系统具有参考意义。

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