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大語言模型不確定時應拒答而非猜測
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AI 綜述
2026年11月2日，DEV Community 刊出文章，討論如何減少大語言模型在事實問答中猜測。文章建議先檢索依據；若檢索結果不足，便讓模型拒答。文中示例以檢索分數低於 0.42 作為拒答條件，並建議逐項引用來源，對高風險答案進行忠實度檢查。評估時，應分開統計回答、拒答，以及答案有否來源支持。文章亦指出，檢索或文件問題可能導致失誤；即使提供資料作為依據，也不能保證答案正確。
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最新進展11月2日 04:30
DEV Community 文章建議在檢索依據不足時拒答，並核對答案是否受來源支持。報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
11月2日
- DEV Community如何讓大語言模型在不確定時回答不知道，而非猜測
文章建議在事實問答中先檢索依據，檢索不足時讓大語言模型拒答，並核對答案是否受來源支持。示例以檢索分數低於 0.42 時拒答，並建議逐項引用來源、對高風險答案進行忠實度檢查，評估時分開統計回答、拒答及有無來源支持。文中亦指出，檢索或文件問題可能造成失誤，提供資料作依據不能保證答案正確。
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