证据驱动评审管道与混合RAG和LLM

未经检查的语言生成不是一个无害的缺陷——在受监管的领域，它是一个代价高昂的责任。

签证评估中的一个虚构引用可能会使申请失败并引发数月的上诉。 合规报告中的一个幻觉条款可能导致处罚。 临床评审中的一个捏造参考文献可能危及患者安全。

大语言模型（LLM）并非“损坏”；它们只是无法问责。检索增强生成（RAG）有所帮助，但标准的RAG仍然脆弱：

• 检索可能会遗漏关键证据。
• 很少有管道去验证生成的陈述是否确实得到检索文本的支持。
• 置信度分数通常是未校准或具有误导性的。

如果你是一名工程师，正在构建需要高度信任的应用程序，例如移民、医疗保健或合规领域，那么“一个带上下文的聊天机器人”是远远不够的。你需要能够验证每个声明、清晰表示不确定性并融合专家监督的方法。 本文描述了一个使用 Django、FAISS 和开源 NLP 技术栈构建的混合 RAG + LLM 框架。它结合了：

• 双轨检索
• JSON 强制输出
• 自动声明验证
• 置信度校准
• 人工监督

将其视为一个将 LLM 从创造性故事讲述者转变为可审计助手的管道。

数据摄入与分块

高风险评审涉及混杂、异构的语料库：扫描的 PDF、Word 文档、HTML 指南和纯文本笔记。每种格式都带来独特的挑战。

常见陷阱：

• 标题、表格和参考文献经常被展平或扭曲。
• Unicode 怪癖（智能引号、零宽空格）会破坏嵌入。
• 个人身份信息 (PII) 必须被编辑。

管道：

1. 将所有文档转换为干净的 UTF-8 文本。
2. 保留结构元素（例如，将表格转换为 JSON 而不是展平它们）。
3. 将内容分割为 400–800 个标记的窗口，重叠约 15% 以保持上下文连续性。

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from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=800,
    chunk_overlap=120
)

chunks = splitter.split_text(cleaned_doc)

这确保了为下游检索提供安全、结构化的数据摄入。

混合检索引擎

请记住，没有单一的检索方法是足够的：

• BM25（稀疏检索）：强大的关键词精确度。
• 密集嵌入：对释义和语义变化具有鲁棒性。

我们使用混合评分函数结合两者： S(q, d) = alpha * s_BM25(q, d) + (1 - alpha) * s_vec(q, d)

为了提高多样性并减少冗余，文档随后使用最大边际相关性 (MMR) 重新排序： MMR(d_i) = lambda * S(q, d_i) - (1 - lambda) * max_j sim(d_i, d_j)

基础设施：

• Elasticsearch → BM25 检索
• FAISS (flat L2) → 使用 E5-base 嵌入的密集向量搜索

基于证据的生成

检索提供了上下文——但生成必须是结构化的才能被审计。

强制执行规则：

• 使用 JSON 模式约束输出（声明、引用、风险、分数）。
• 要求使用显式的引用 ID，如 [C1]。
• 当没有支持证据时，使用 [MISSING] 标记。

提示：

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SYSTEM: You are a review assistant.
Cite evidence with [C#]. If none exists, write [MISSING].
Only output valid JSON.

验证：

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from jsonschema import validate, ValidationError

try:
    validate(instance=output, schema=review_schema)
except ValidationError:
    # retry generation
    pass

这种方法确保了确定性而非即兴创作。

验证与校准

1. 蕴含检查 即使存在引用，声明仍可能曲解证据。例如：

• 声明：“该候选人拥有无限期居留许可。”
• 证据：“该候选人持有临时的 Tier‑2 签证。”

两者都引用了同一份文件，但声明与证据相矛盾。 我们应用 RoBERTa‑MNLI 来验证： G_claim = max_j p_entail(claim, C_j) 得分低于 0.5 的声明 → 标记为需人工审查。

2. 校准 Softmax 输出众所周知是过度自信的。 我们应用温度缩放： sigma_T(z) = 1 / (1 + exp(-z / T)) T* 通过在验证集上最小化对数似然来学习。 校准后，ECE（预期校准误差）从 0.079 降至 0.042。

人工监督界面

自动化减少了繁琐工作；人工判断确保了合法性。

• Django + htmx 仪表板显示声明 ↔ 证据对。
• 专家可以直接接受、拒绝或编辑。
• 双重审查模型 → 如果存在分歧，则进行仲裁。
• 所有操作都记录在不可变的审计日志中 (SHA‑256)。 指标： κ = 0.87 的评分者间信度。

结果快照

影响： 按每年 10,000 个签证案例计算，每个案例节省 2 小时 = 回收 20,000 个专家工时（大约 10 个全职等效人员）。

部署说明

• 框架： Django 4.2 + DRF
• 队列： Celery + Redis
• 搜索： Elasticsearch (BM25), FAISS 嵌入
• 生成： GPT‑4 或 Mixtral‑8x7B
• 验证： RoBERTa‑MNLI
• 扩展： Docker + Kubernetes；每 100 万块约 3GB

故障模式与缓解措施

• 小众政策语言 → 检索空白 → 使用精选语料库。
• 长声明 (>512 个标记) → NLI 失败 → 对声明进行分块。
• 语料库偏见 → 偏见的输出 → 通过人工仲裁和更新周期来缓解。

故障是设计的信号，而不是错误。

未来工作

• 使用 LASER 3 嵌入进行多语言检索，支持 50+ 种语言
• 模板合成，以在 [MISSING] 位置自动生成后续查询
• 联合部署——本地嵌入与共享梯度更新

结论

在受监管、高信任环境中工作的开发者必须超越原始 LLM。 一个混合架构——结合检索、模式强制执行、蕴含验证、校准和人工监督——产生了高效、可靠且可审计的系统。 此蓝图不仅适用于签证评估，也适用于医疗审计、监管合规和科学文献验证。

要点： 这不是“为了好玩的 AI”。此系统为信任而设计。技术栈和提示集在 MIT 许可证下开源。可以 fork 它，对其进行压力测试，并将其适应到你的领域。 通过将基于证据视为核心架构原则，我们将概率性的 LLM 转变为可信赖的协作者。