CON:Chain-of-Note: Enhancing Robustness in Retrieval-Augmented Language Models 论文解读

目前RALM主要存在两个问题：

1. 搜索结果误导性：搜索结果依赖其召回和排序，所以不一定和问题相关，不相关的结果融合到大模型中会给大模型带来误导导致错误的答案（甚至有的时候大模型依靠内部记忆能够正确回答）；
2. 回复幻觉问题：针对无法回答的问题（不管是搜索结果还是内部记忆），大模型有时也会一本正经的胡说八道。

本篇paper CON（Chain-of-Note）主要就是解决上面两个问题：

如下图所示，有三种情况

1. 搜索结果能够回答问题，能够直接回答问题
2. 搜索结果和问题相关，但是不能直接回答问题，但是结合内部记忆，能够回答问题
3. 搜索结果和问题不相关，内部记忆也无法回答问题，直接回答Unkoown

针对上面的两个问题，该方法的优势是：

1. 通过针对搜索结果生成理解文档，保证在回答问题前只参考相关的搜索结果，这样可以解决不相关搜索结果带来的误导；
2. 当搜索结果和内部记忆都不能回答问题时，让大模型输出搜索结果和问题不相关，且自身都无法回答问题，最后输出unknown，这样可以解决大模型胡乱回复的问题。