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在当前的 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 应用中，幻觉问题依然是不可忽视的难题。模型生成的内容往往会出现与事实不符的情况，给用户带来困扰甚至误导。 因此，如何有效检测并避免这些幻觉，成了关键研究方向。今天我们将深入评估 4 个主流 RAG 数据集中的几种流行幻觉检测器。 通过 AUROC 和精度/召回率等指标，我们将分析 G-eval、Ragas 和 Trustworthy Language Model 等方法在自动标记 LLM 错误响应方面的表现，看看哪种方法更具优势，能够帮助我们更好地应对幻觉挑战。 众所周知，大型语言模型（LLM）在处理那些其训练数据中未得到充分支持的问题时，容易生成错误答案。检索增强生成（RAG）系统通过为LLM提供来自特定知识库的上下文和信息，来增强其回答的准确性。 尽管许多组织正在迅速采用RAG技术，将LLM与自身的专有数据结合使用，但幻觉和逻
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