检索结果互相冲突或证据不充分时，怎么约束模型？

先这样答

我会用两套约束：证据冲突时强制模型展示分歧，证据不足时通过置信度门控限制输出。模型不能静默选一边，也不能把没有资料支持的内容说成确定结论。

遇到矛盾证据，我会把相互冲突的证据都提供给模型。提示词要求模型标出分歧点，并列出各自来源。模型再根据证据的可信度和时效性进行取舍。它必须说明取舍依据，不能只保留一个结果而隐藏另一方。

遇到证据不足，我会检查检索分数或证据覆盖是否低于阈值。低于阈值时，模型只能拒答或追问。提示词要明确要求模型在资料未覆盖时说不知道。工程上再使用结构化输出，让每条结论都带证据编号。没有证据支持的判断必须标为“推测”，不能和有证据的结论混在一起。

面试官会怎么追问

• 「如果两条证据都看起来可信，模型应该怎么回答？」
  模型应同时呈现两条证据及其分歧点。它再依据可信度和时效性取舍。回答中要说明各自来源和取舍依据，不能静默选择一方。

• 「证据不足时，为什么不让模型先给一个大概答案？」
  因为资料没有覆盖时，模型的判断缺少证据支持。此时应触发置信度门控，让模型拒答或追问。若仍需输出判断，也必须标为“推测”。

• 「怎么在工程上检查模型有没有越过约束？」
  可以要求模型使用结构化输出。每条结论都必须填写证据编号。没有对应证据的判断必须标记为“推测”，这样可以检查结论是否有证据支撑。

回答的坑

• 只说“选择更可信的结果”，却不展示冲突证据和分歧点，会遗漏关键依据。
• 只设置拒答规则，却没有要求结论绑定证据编号，模型仍可能把推测写成事实。