省流：在RAG中，噪声文档不仅没有对系统性能造成负面影响，反而能够显著提高系统的准确性
1 检索文档类型分类
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相关文档
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包含直接与查询相关的信息，提供直接回答或解释查询的标准数据。
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相关但不包含答案文档
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虽然没有直接回答查询，但在语义上或背景上与主题相关联。
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例如，如果有人问拿破仑的马的颜色，一份表述拿破仑妻子马的颜色的文档，虽然不包含正确信息，但与之高度相关。
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不相关文档
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与查询无关，代表了检索过程中的一种信息噪音。
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2 论文实验与结论
2.1 相关但不包含答案文档的影响
- “Far”,"Mid","Near"分别代表将ground-truth文档放置在不同的位置
- 第一行“0”代表没有添加相关但不包含答案的文档，往后依次增加相关文档数量。
- “-”代表输入超出LLM所支持的输入长度。
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——>与查询语义上相关但不包含正确答案的文档对系统性能有负面影响
——>当ground-truth靠近查询语句时，模型的准确度最高。相反，当ground-truth位于上下文中间或远离查询语句时，模型的准确度降低。
2.2 噪声影响
在存在噪声的情况下，性能并没有下降，反而在某些情况下出现了显著提升