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📌 一句话总结：

本工作系统性研究了检索增强问答（RAG）中一个被长期忽视却极其关键的问题：当证据不足时，大语言模型是否应该“承认不知道”，并提出一种自适应滑动窗口提示策略，在减少 token 消耗的同时显著缓解幻觉问题。

🔍 背景问题：

随着长上下文 LLM 的发展，RAG 系统往往倾向于把更多检索结果一股脑塞进上下文，但这带来了两个结构性风险：

1️⃣ 冗余与无关信息大量堆积，干扰模型推理，反而降低准确率；

2️⃣ 当前指令微调后的 LLM 存在强烈“必须回答”的偏置，在信息不足时更倾向于编造答案而非拒答，这是开放域 QA 中幻觉的主要来源之一 。

💡 方法简介：

作者提出一种 adaptive prompting（自适应提示）范式，将传统“整包上下文一次性输入”的 RAG，重构为一个顺序化、可中止的推理流程：

模型不再同时看到所有检索文档，而是按照检索分数排序，用滑动窗口逐段读取；

在每个窗口中，LLM 被要求判断“是否已有充分信息作答”，若否，则明确输出“Answer not found”并继续；

窗口大小作为关键超参数，用于权衡“召回率”与“噪声累积”，从而实现一种 divide-and-conquer 的 RAG 推理机制。

这一设计不仅缓解了长上下文噪声问题，还在逻辑上为“拒答”这一能力创造了显式决策节点。

📊 实验结果：

在 Natural Questions、TriviaQA 与 HotpotQA 三个标准开放域 QA 数据集上：

自适应提示在 Exact Match 上整体优于或匹配 Top-K 全上下文基线；

平均使用 Wiki 页面数量显著减少，token 开销下降约 1.5×，推理成本更低；

分析显示，窗口顺序至关重要：若先输入高置信度页面，可显著降低模型在负样本窗口中的幻觉率；

更关键的是，在纯负窗口测试中，零样本 LLM 仍有超过 50% 的概率“胡乱作答”，且 few-shot ICL 几乎无法缓解这一问题，揭示了拒答能力并非靠提示工程即可解决。

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