RAG 的来源质量、上下文优先级与幻觉控制

先评估来源再切块

好的切块无法让弱来源变准确。应先在来源层评估一手性、时效性、方法、覆盖、勘误历史与利益冲突。

处理前记录输入格式、假设和验收标准，使方法可重复。ByteQuant 示例只是起点；真实流程应分别测试代表性的正确、错误与边界案例。 此项检查用于《RAG 的来源质量、上下文优先级与幻觉控制》中的“先评估来源再切块”步骤，并核对以下工具生成的可观察证据：rag-kaynak-kalite-puanlayici, baglam-oncelik-planlayici, halusinasyon-risk-kontrol-listesi。

在处理真实记录前，先为“先评估来源再切块”建立第 1 份合成验收记录。针对该步骤加入缺失、错误和边界输入，并预先写明各自的预期结果。输出中分开标记直接观察、规则推断和人工批准，确认后再进入“按证据价值分配上下文”。

• 先用少量合成数据测试。

按证据价值分配上下文

强制政策和契约文本应优先于冗长对话历史。将 Token 成本与时效性、必要性一起评分；删除低价值重复时保留例外与定义。

在结果中区分直接观察、工具推断与人工决策。分数或绿色标记并不能证明身份、安全、法律合规或来源准确。 此项检查用于《RAG 的来源质量、上下文优先级与幻觉控制》中的“按证据价值分配上下文”步骤，并核对以下工具生成的可观察证据：rag-kaynak-kalite-puanlayici, baglam-oncelik-planlayici, halusinasyon-risk-kontrol-listesi。

在处理真实记录前，先为“按证据价值分配上下文”建立第 2 份合成验收记录。针对该步骤加入缺失、错误和边界输入，并预先写明各自的预期结果。输出中分开标记直接观察、规则推断和人工批准，确认后再进入“测试主张与来源连接”。

• 记录失败与停止条件。

测试主张与来源连接

每个重要句子都应指向支持段落、来源日期与范围。来源不足时，应在输出契约中返回“证据不足”，而不是让模型填补空白。

先在本地助手中规划，再在工作站中进行版本管理。每个节点输出传递前都要检查，移除敏感数据，并通过独立来源或合格人员核验高影响决策。 此项检查用于《RAG 的来源质量、上下文优先级与幻觉控制》中的“测试主张与来源连接”步骤，并核对以下工具生成的可观察证据：rag-kaynak-kalite-puanlayici, baglam-oncelik-planlayici, halusinasyon-risk-kontrol-listesi。

在处理真实记录前，先为“测试主张与来源连接”建立第 3 份合成验收记录。针对该步骤加入缺失、错误和边界输入，并预先写明各自的预期结果。输出中分开标记直接观察、规则推断和人工批准，确认后再进入“先评估来源再切块”。

• 将来源、日期和方法说明与输出一起保存。

实操流程：从输入到经核验的交付

先准备安全样例，移除个人数据、密钥与受许可限制的内容。按顺序执行下列三项检查，每一步都与上一版本比较，只有明确验收条件通过后才继续。工具发出警告时，应缩小输入、记录不确定性并返回最近一次已核验阶段，而不是强行推进结果。 此项检查用于《RAG 的来源质量、上下文优先级与幻觉控制》中的“实操流程：从输入到经核验的交付”步骤，并核对以下工具生成的可观察证据：rag-kaynak-kalite-puanlayici, baglam-oncelik-planlayici, halusinasyon-risk-kontrol-listesi。

先评估来源再切块 → 按证据价值分配上下文 → 测试主张与来源连接

• 同时保存初始输入与预期结果。
• 每一步记录变更字段及变更理由。
• 使用不同样例和独立审核者重新测试最终输出。
• 分享内容应保留来源、日期、版本与已知限制。

质量门槛、失败路径与安全交付

语法有效并不足以完成交付。还应分别检查内容完整性、可访问性、语言一致性、隐私风险与可回滚性。对于高影响的金融、法律、安全或身份决定，ByteQuant 输出只能作为预检查；没有当前一手来源或合格审核者时，不应作为最终结论。 此项检查用于《RAG 的来源质量、上下文优先级与幻觉控制》中的“质量门槛、失败路径与安全交付”步骤，并核对以下工具生成的可观察证据：rag-kaynak-kalite-puanlayici, baglam-oncelik-planlayici, halusinasyon-risk-kontrol-listesi。

• 成功标准是否可观察、可重复？
• 空、错误、超大和恶意输入是否会安全停止？
• 结果、工具推断与人工决定是否清楚分开？
• 是否再次检查敏感数据、外部链接和许可条件？
• 是否保留变更记录与回滚副本？