证据表里不允许出现推断词——那是成文阶段的事。
让答案"可核对"，而不是"听起来对"
生成式回答最大的问题是无法核对：句子通顺、语气自信，但你不知道它依据什么。
解法是让检索与生成之间多一层显式的证据表：先把片段整理成结构化事实，再基于事实写答案。
证据表长什么样
每条一行，字段固定：
| 字段 | 说明 |
|---|---|
| 事实 | 一句话陈述（不含推断） |
| 来源 | 文档标题 + 章节/页码 |
| 原文片段 | 支撑该事实的原话（截断到 80~120 字） |
| 时间 | 该文档的发布日期 |
| 置信 | 高 / 中 / 低（人工或规则给的） |
这张表是纯抽取产物，不允许出现"因此""说明"这类推断词。
三步流程
1. 抽取：从检索到的片段里抽出事实，逐条附原文与出处；抽不出就写"未找到相关事实"；
2. 校验：程序检查每条事实的原文片段确实出现在该来源片段中（子串比对），不通过就丢弃；
3. 成文：只允许基于证据表写答案，每条结论标注引用编号；证据表里没有的，不许写。
三个直接收益
· 可核对：用户能点开引用看到原话；
· 可评测：事实错误率、引用一致性都能自动算（引用编号与事实是否对得上）；
· 可降级：证据表为空时，明确回"资料里没有提及"，而不是让模型编。
常见错误
· 把推断写进证据表（"这说明 X 已经失败"）→ 后面所有结论都建立在推断上；
· 引用不核对（引用编号乱标）→ 必须做子串级校验，别只看编号存在；
· 证据表太长（几十条）→ 用户不看、模型也读不完；按相关度截断（例如前 8 条）；
· 只给结论不给原文 → 等于回到"听起来对"。
落地顺序
1. 先做抽取 + 子串校验（这两步就能显著降低编造）；
2. 再把引用编号写进答案模板；
3. 最后做"证据表为空时的明确回复"与引用一致性指标。
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