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问答机器人用LLM打分设0.15阈值，低分时承认不知道
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AI 综述
2026年10月2日，AGI Hunt 报道一位作者在其个人问答机器人中采用一次 LLM 调用，对检索出的前 10 个段落逐一打分，判断该段落是否回答了问题，并据此设定 0.15 的阈值。作者称，两个攻击性问题得分分别为 0.06 和 0.07，而 60 个本应被回答的问题最低分为 0.13；当分数低于阈值时，机器人会明确说「我没覆盖过这个话题」，而不是编造答案。报道还提到，该方法与此前的攻击拦截方案配套，构成同一套低成本问答机器人的防幻觉与防注入工作流。
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最新进展10月2日 01:39
作者公布打分细节：两个攻击性问题得分0.06、0.07，60个应答问题最低0.13。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月2日
- AGI Hunt精选问答机器人用 LLM 给检索段落打分，低于 0.15 阈值就承认不知道而非编造
作者在其个人问答机器人中用一次 LLM 调用给检索出的前 10 段逐一打分，判断段落是否回答了问题，并据此设定 0.15 阈值。两个攻击性问题得分 0.06 和 0.07，60 个本应被回答的问题最低分为 0.13；低于阈值时机器人明确说「我没覆盖过这个话题」，而不是编造答案。该方法与上一条攻击拦截方案配套，构成同一套低成本问答机器人的防幻觉与防注入工作流。
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