RAG检索出来的内容明明是对的，但LLM回答还是胡编，问题出在哪？

我前段时间也踩过这个坑，检索看着没问题但生成还是飘，后来发现是chunk切得太碎了，top5拼起来上下文不连贯，模型只能自己脑补。你可以先把检索到的5个chunk原样拼成一个prompt手动喂给GPT-4看看，如果这样它能答对，那问题就在拼装或者chunk粒度上，不是检索本身。另外bge-large-zh对长query有时候召回会偏，试试把用户问题改写一下再检索，或者加个rerank模型过一遍。还有个小技巧是在prompt里把每个chunk标上编号，让模型回答时引用编号，这样它编的时候你能一眼看出来是哪个片段被误读了。temperature=0其实不代表不编，GPT-4在上下文有干扰信息时照样会跑偏，尤其是chunk之间有语义重叠的时候。建议你先做个消融实验，一次只喂一个chunk看它答得对不对，逐个排查比整体调prompt高效多了。