RAG 段落过滤

检索按相似度排序；措辞像 ≠ 能当证据。在生成前过滤段落。

目标

检索按相似度排序；措辞像 ≠ 能当证据。在生成前过滤段落。

准备材料

查询 + 候选段落；每对 query–passage 一次 TypeSafe 请求。

流程

1. 检索拿到候选。
2. 对每段问 Noul：相关 / 可用证据 / 与前提冲突 / 提示注入等。
3. 代码里 route()：先挡注入，再冲突，再相关下限，再证据。
4. 生成提示里分开「采纳」与「冲突」块；段落当不可信文本。

Cookbook 里的数字跟语料绑定——在自己的数据上调阈值。

Jev 负责判断什么

各段是否相关、是否可用、是否冲突/注入。

代码负责什么

阈值顺序、如何拼最终 prompt、是否拒答。

最小示例

伪代码：for passage in hits: answers = jev(...); route(answers)。

来源

• Classifying RAG passages