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在线错误信息的扩散对公众造成了重大威胁。虽然许多在线用户积极参与反对错误信息的战斗，但由于缺乏礼貌和支持事实，许多这样的回应都可以使人具有特色。作为解决方案，提出了文本生成方法，以自动产生反误导响应。尽管如此，存在的方法通常是端对端训练的，没有利用外部知识，从而产生了低等的文本质量和过度重复的重音。在本文中，我们提出了在线误导（RARG）的检索响应产生，该响应产生从科学来源收集支持证据，并根据证据产生反弥散性响应。尤其是我们的RARG由两个阶段组成：（1）收集证据，我们在其中设计了一个检索管道来检索和重读证据文件，该数据库使用数据库包含100万个学术文章； （2）响应产生，其中我们调整大型语言模型（LLM），以通过从人类反馈（RLHF）学习来生成基于证据的重音。我们提出了一种奖励功能，以最大程度地利用检索到的证据，同时保持生成的文本的质量，从而产生礼貌和事实的回应，这些反应明显驳斥了错误的信息。为了证明我们方法的有效性，我们研究了Covid-19的案例，并对内部和跨域数据集进行了广泛的实验，在该数据集中，RARG始终通过产生高质量的反透明信息响应来表现基准。
循证驱动的检索增强响应生成用于在线错误信息
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