从嘈杂检索到决策证据：面向上下文学习的银级证据演示

arXiv：2610.32128v1 发布类型：新 摘要：当与决策相关的证据深埋于冗长且嘈杂的上下文之中时，RAG 以及检索增强型少样本指令微调（ICL）往往难以应对。检索得到的段落和示例可能包含冗余或干扰性信息。尽管由专家标注的开发示例能够识别出支持每项决策的文本，但这些标注通常仅被用作答案侧的理由，而非用于过滤噪声检索的监督信号。我们提出了一种“银色证据”示例方法，即在 ICL 示例中，用生成的、针对目标条件的证据摘要替代原始检索到的段落。对于每个已标注的开发示例，大型语言模型会在无法访问专家标签或黄金证据的情况下生成“银色证据”；随后，这些“银色证据”将与专家标签配对使用。