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如何使用LKE的RAG功能防止金融行业问答出现事实性错误？

2025-08-30

1.4 K

风险分析

金融领域的监管政策和产品条款更新频繁，单纯依赖大模型易产生事实幻觉。LKE的RAG（检索增强生成）机制通过双保险验证机制确保准确性。

操作指南

建立权威源库：上传最新监管文件、产品说明书等PDF，标注生效日期
启用版本对比：当查询”理财收益率”时，系统会优先展示知识库中标注2023年版的文件内容
设置安全阈值：在问答配置中开启”置信度过滤”，低于85%匹配度的回答自动转为人工审核

最佳实践

某银行案例显示，配合”文档解析原子能力”提取合同关键条款后，产品问答准确率从72%提升至98%。

本答案来源于文章《腾讯云LKE（大模型知识引擎）：第三方稳定联网版 DeepSeek-R1》

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