Exploring RAG Solutions to Reduce Hallucinations in LLMs
Notice bibliographique
Résumé
Large Language Models (LLMs) often face challenges in generating accurate and reliable information, particularly in knowledge-intensive tasks. This limitation, referred to as hallucination, occurs when models produce content that is incorrect, irrelevant, or unsupported by evidence. Retrieval Augmented Generation (RAG) solutions provide a promising approach by integrating relevant external knowledge, enabling models to generate factually grounded responses. This study evaluates the performance of a base LLM model, a fine-tuned DistilBERT model, and two RAG architectures, Naïve RAG and Graph RAG, to study their impact on reducing hallucinations and enhancing contextual understanding. Using subsets of HaluEval, Squad-V2, and TriviaQA benchmark datasets, the base model achieved accuracies of 10.18%, 12.67%, and 5.46% respectively; Naive RAG resulted in 44.56%, 19.04%, and 35.32% accuracies; while the fine-tuned LLM model's accuracies were 72.5%, 72.31%, and 88.7% respectively. Graph RAG resulted in 8.85% and 15.12% accuracies using Squad-V2 and TriviaQA, respectively. Our findings show that while fine-tuned LLMs outperform baseline models, incorporating RAG solutions did not result in significant performance improvements, suggesting that the incorporation of external knowledge may not always align with the needs of the task. Experiments demonstrate that Graph RAG handles complex queries by leveraging relationships within structured knowledge graphs. Data organized as a knowledge graph may enable Graph RAG solutions reach their full potential by utilizing their capacity to efficiently retrieve contextually relevant information. Although computing complexity remains a restriction, this study shows that RAG topologies might not consistently enhance LLM reliability in practical situations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».