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引用可核查性与抽查机制

上线后按周抽查:随机抽取回答,逐条核对引用片段是否真实支撑对应句子,统计不支撑比例;抽查结果回流到提示词与校验规则的迭代。

RAG 与向量库速查AI更新于 2026-10-13

引用可核查性是什么

引用可核查性靠上线后的定期抽查维持:按周随机抽取回答,逐句核对引用片段是否真的支撑对应句子,统计不支撑比例,并把结果回流到提示词与校验规则的迭代。这是少数能直接度量「有没有编造」的常规手段。抽查要落到句子粒度,而不是给整条答案打个分,否则无法区分「整体正确但某句越界」与「通篇编造」这两种截然不同的问题。

基本信息

频率按周或按发布批次
粒度逐句核对引用片段
输出不支撑比例与原因分类
原因分类片段无关、部分支撑、数字错误、编号错位、过度推断
初筛手段模型判定,降低人工工作量
结果去向提示词与校验规则迭代

典型使用场景

  • 上线后维持引用质量的基线水平
  • 改提示词或换模型之后验证实际效果
  • 高风险场景加密抽查比例
  • 产出不支撑原因的分布报表,指导优化方向
  • 把典型不支撑样本沉淀成回归用例

抽查记录表结构

抽查记录表结构
query | answer_sentence | cited_chunk | 支撑与否 | 原因分类
分类:片段无关 / 部分支撑 / 数字错误 / 引用编号错位 / 过度推断
# 逐句记录才能定位到是哪一句话越界
# 原因分类是后续优化方向的直接依据

原因分类读法

分类含义处置方向
片段无关引用的片段不支持该句检查重排质量与相似度阈值
部分支撑片段只支持了句子的一部分要求答案与片段一一对应
数字错误数字与片段不一致补数字校验规则
编号错位引用编号与片段不匹配生成后统一回填校验
过度推断片段没说但答案推出了结论提示词增加禁止外推的约束
不支撑比例是生成侧质量的直接信号:持续偏高说明提示词约束或重排环节存在系统性问题,不是个别样本的偶发。
只用生成模型自评会放大系统性偏差:初筛可以交给模型,但抽样结果必须保留人工复核环节作为校准。

易错点

  • 抽查只做一次不做周期性:质量回退无感知,等到用户投诉已经积累很久
  • 仅用生成模型自评:模型偏好被系统性放大,误判方向一致
  • 按答案整体打分而不逐句核对:越界句子藏在正确段落里,抽查结论过于乐观
  • 抽查结果没有回流到提示词与规则:同类不支撑问题反复出现,抽查变成纯统计

数据来源与参考

  • RAGAS 官方文档(faithfulness 评测)
  • TruLens 官方文档(反馈函数与抽查)
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