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检索型发电（RAG）已从学术研究人员和行业中获得了重要的关注，作为解决大型语言模型（LLMS）知识限制的有前途解决方案。但是，LLM在使用抹布时经常表现出幻觉现象。为了有效地解决各种问题类型的幻觉现象，我们采用了各种选择和策略。具体来说，我们利用Llama3的详细自我验证能力来确定给定的参考是否可以充分回答一个特定的问题，从而避免幻觉现象。随后，通过利用知识图来增强我们的知识基础，我们可以增强上下文理解并减少抹布的幻觉。llm的高级能力进一步使我们能够有效整合和解释知识图的内容，从而确保更加连贯和准确的响应。最后，对这些不同问题类型的有效处理使我们能够根据每个查询的特定要求提供精确且有用的答案。通常，我们的工作全面利用LLM的高级功能来增强我们信息检索系统的鲁棒性和信誉。这种多方面的方法，再加上对参考文献的细致评估，可确保提供高质量的重音，而与问题的复杂性无关。
知识图集成和自我验证，用于全面检索效果
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