大型语言模型（LLMs）在生成式人工智能领域取得了显著进展，但它们面临着“幻觉”问题，即生成不准确或无关信息的倾向，这在医疗评估、保险索赔处理等高风险应用中尤为严重。为了应对这一挑战，马里兰大学和NEC实验室的研究人员提出了RAG-check，一个综合评估多模态RAG系统的方法，包含三个关键组件，旨在评估检索结果的相关性和准确性。该框架通过引入相关性评分和正确性评分，显著提高了多模态系统的性能评估，并发现GPT-4o是生成上下文的最有效模型，显示出统一多模态语言模型在提高RAG系统准确性和可靠性方面的潜力。
参考：
https://arxiv.org/abs/2501.03995
点个分享、点赞与在看，你最好看~
