引言：RAG系統一致性挑戰
在高風險領域，例如醫療、法律和金融，Retrieval-Augmented Generation（RAG）系統越來越受重視。使用者期望對於語義等價的提問能得到一致且準確的回答。然而，現有RAG系統常因檢索端和生成端的不穩定性，在面對同一問題的不同表述時，輸出卻產生顯著差異，削弱信任。
評估框架：三大一致性組件
為了系統化地衡量RAG一致性，《Improving Consistency in Retrieval-Augmented Systems with Group Similarity Rewards》（arXiv:2510.04392v1）提出一套原則性評估框架。此框架將一致性拆解為：檢索器層級、生成器層級及端到端層級，分別量化訊息重疊度、語義相似度及最終輸出對比，幫助開發者精準定位不一致來源。
PS-GRPO方法：群組相似性獎勵
面對多重等價語句的落地訓練瓶頸，作者提出Paraphrased Set Group Relative Policy Optimization（PS-GRPO）。該方法基於強化學習，透過多次rollout收集不同同義句輸出，並以群組相似性作為回饋獎勵，驅使生成器學習在語義等效輸入時維持核心內容一致，進而穩定回答品質。
Con-RAG實踐：一致與準確兼顧
整合PS-GRPO後，即可建立Information Consistent RAG（Con-RAG）。在多項benchmark測試（短文本QA、多跳推理與長篇問答）中，Con-RAG不僅大幅提升一致性指標，同時在BLEU、ROUGE和EM準確度上超越多個強基線模型。更關鍵的是，該方法在無需額外人工標註的情況下，透過RL訓練就能收斂。
高效訓練：可擴展近似策略
直接計算整組同義句的群組回饋成本高昂。《arXiv:2510.04392v1》進一步提出可擴展近似演算法，保留PS-GRPO的核心效益，同時減少計算複雜度，實現大規模訓練。以實測數據顯示，近似策略在節省40％計算資源後，仍能維持90％以上的一致性增益。
應用場景與部署建議
Con-RAG具備可靠性、準確性與可擴充性，適用於醫療診斷建議、法律合規查詢、金融理財諮詢等高風險應用。建議企業在實際部署時，於DevOps流程中加入一致性量測與RL訓練階段，並結合容器化與微服務架構，以確保模型更新後穩定上線。
結論：邁向可信賴的RAG系統
作為在雲端SaaS與區塊鏈新創皆有實戰經驗的全端技術布道者，我深信Con-RAG所展現的群組相似性獎勵方法，是解決RAG系統資訊一致性的關鍵一環。透過完整的評估框架與高效訓練策略，開發者可以在保證準確度的同時，穩定回應使用者多樣提問，邁向更具信賴度的生成式AI服務。
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