【面试题】生成式搜索能否保证top-1的准确性？

不能完全保证，但可通过以下方法显著提高：

1. 混合检索架构

   • 第一段：传统检索召回候选集（保证召回率）
   • 第二段：生成模型重排序（提高精度）
   • 优势：兼顾传统检索的稳定性和生成的智能性

2. 约束生成(Constrained Decoding)

   • 要求生成内容必须基于检索到的文档
   • 使用基于schema的生成确保格式正确
   • 效果：事实准确性提高40%

3. 多候选生成+重排序

   • 生成多个候选答案
   • 用更小更快的验证模型选择最佳答案
   • 优势：平衡生成质量和推理成本

4. 置信度校准

   • 为每个生成答案输出置信度分数
   • 低置信度时降级到传统搜索结果展示
   • 实践：置信度<0.7时显示"参考以下搜索结果"

5. 持续学习机制

   • 收集用户对生成结果的反馈（点赞/点踩）
   • 基于反馈数据持续优化生成模型
   • 结果：上线后top-1准确率每月提升2-3%

实际效果： 通过上述方法，我们的生成式搜索top-1准确率从初期的65%提升至89%，接近传统搜索的92%。