在大型语言模型（LLM）的生成管道中，幻觉（hallucination）问题一直是制约可靠性的关键瓶颈。传统 RAG（Retrieval-Augmented Generation）通过外部知识检索缓解了部分知识滞后和虚构输出，但生成过程仍可能偏离事实。为此，将二元检索增强机制（binary RAG）集成到奖励模型中，形成 RAG-Reward 框架，能实现精确的幻觉检测与缓解。这种方法利用二元偏好对（preferred vs. non-preferred outputs）训练奖励模型，通过 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）优化策略模型，确保生成输出既全面又可靠。
核心观点在于，奖励模型不只是评估生成质量，还能嵌入 RAG 的检索 - 生成协同，量化幻觉风险。证据显示，在 RAG 场景下，标准奖励模型准确率不足 80%，而专用 RAG-Reward 模型可达 83.8%。例如，在 WebGLM 问答任务中，该模型通过 Bradley-Terry 损失函数学习偏好信号，显著降低幻觉发生率。另一个证据来自人类评估，一致性率达 71%，证明 AI 辅助标注的可靠性。该框架定义了四个关键指标：幻觉度（Hallucination，衡量事实偏差）、全面性（Comprehensiveness，评估信息覆盖）、冗余度（Verbosity，控制输出长度）和可溯源性（Attribution，追踪证据来源）。这些指标指导数据集构建，从 WebGLM、Yelp 和 XSum 等数据集生成 35K 偏好对，使用 GPT-4o 作为评判者进行多轮标注。
实施时，可落地参数包括：基础模型选用 Llama-3.1-8B-Instruct，学习率 2e-6，全局批量 64，最大序列长 4096，训练 1 epoch。奖励模型训练采用 RAFT 算法，N=16 候选响应，选择最高奖励输出进行策略微调，学习率 5e-6。监控要点：实时计算奖励分数阈值（>0.5 为可靠），集成到生成管道中，若分数低于阈值则触发重检索。回滚策略：若 RLHF 后胜率 < 60%，回退至 SFT 基线。清单如下：
- 数据准备：从现有 RAG 数据集采样提示，使用 12 个 LLM 生成多样响应，形成偏好对。
- 标注管道：GPT-4o 比较响应，按四指标多数投票选优，确保一致性 > 90%。
- 奖励训练：Bradley-Terry 模型，输入格式为 “查询 + 检索上下文 + 响应 A/B”，输出偏好概率。
- RLHF 优化：PPO 或 RAFT，KL 散度正则化防止过度偏离，监控幻觉指标下降。
- 部署参数：阈值 0.8（低幻觉），Top-K 检索 k=5，嵌入模型 BERT-large。
- 评估：自动基准（RAG-Truth）和人类抽样（100 样本），追踪胜率提升。
这种集成不仅减少了幻觉，还提升了生成效率，适用于知识密集型应用如医疗问答。实际部署中，计算成本低（单 epoch 训练），但需警惕标注偏差，通过多样 LLM 生成缓解。
资料来源：arXiv:2501.13264 (RAG-Reward: Optimizing RAG with Reward Modeling and RLHF)；HuggingFace 数据集 HanningZhang/RAG-Reward-Modeling。