RAG 引用与依据校验

引用用于让读者定位回答依据，但出现链接或编号并不自动使答案正确。RAG 需要区分引用是否有效、是否支持陈述，以及重要陈述是否都有依据。

三个检查层次

例如原文说“试用用户可以免费使用七天”，回答却写“所有用户永久免费”，即使引用链接真实存在，也没有形成有效支持。

如何建立可追溯引用

检索阶段保留来源标识、章节位置、正文和版本，再给送入模型的片段分配引用标识。模型选择引用，应用检查标识能否映射回本次资料；不要完全依赖模型凭空生成路径或链接。

引用应尽量靠近其支持的陈述。一个段落包含多个不同结论时，段末放一个引用不一定能说明每个结论的依据。

有依据不等于事实绝对正确

回答可能忠实复述了一份过时或本身错误的资料。因此需要分别考虑“是否忠实于给定证据”和“证据是否可信、有效、适用于当前问题”。来源冲突时应说明冲突，而不是把互斥条件拼成确定结论。

文档状态同样重要：建议、草案、已批准规则和已生效规则不能混用。日期、适用人群与前提条件应随结论一起保留。

无法支持时怎么办

没有检索结果不证明答案不存在；可能是检索范围或查询方式不足。系统可以在预算内继续检索、向用户澄清，或明确说明当前资料不足。不能为了让回答看起来完整而补造引用。

如何评估

分别检查答案内容和引用质量，可以用人工标注或辅助模型判断支持关系，但自动判断仍可能出错，应抽样复核。不要只检查引用数量，也不要仅凭回答流畅度判断可靠性。

ALCE 研究将流畅度、正确性与引用质量作为不同评估维度，说明“生成了带引用的文本”仍需要独立的依据评估。Enabling Large Language Models to Generate Text with Citations

相关基础见检索增强生成（RAG）。