问题背景
RAG（检索增强生成）系统虽然能结合外部知识生成回答，但常因检索内容与生成不匹配产生幻觉（hallucination），即回答包含未被上下文支持的虚构信息。这种问题会降低系统可靠性，影响用户体验。
核心解决方案
使用 LettuceDetect 工具可高效解决该问题，具体步骤如下：
- 安装工具：通过 pip 安装包（
pip install lettucedetect），选择 ModernBERT-base 或 ModernBERT-large 模型 - 输入三元组：传入上下文（context）、问题（question）和待检测回答（answer），注意总 token 不超过 4096
- 选择检测模式：
- span级检测：快速定位整段幻觉内容（输出起止位置+置信度）
- token级检测：逐词分析错误点（输出每个token的幻觉概率）
- 分析结果：根据置信度（接近1表示高概率幻觉）优化RAG系统的检索或生成模块
进阶技巧
- 对于长文档任务，建议分割上下文后批量处理
- 使用 Streamlit 演示界面（
streamlit run demo/streamlit_demo.py）进行可视化调试 - 训练自定义模型时可复用 RAGTruth 数据集预处理流程
本答案来源于文章《LettuceDetect：检测RAG系统幻觉的高效工具》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何解决RAG系统生成的回答中存在的幻觉问题？
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