文章主题：GPT, 虚假答案, 深奥主题, URL
GPT具有信心地生成虚假答案的能力，特别是在处理复杂主题或引用URL的情况下。这类似于学生能够在考试中查阅笔记，借助这些资料来更好地回答问题。因此，让GPT模型提供参考文本有助于降低编造虚假答案的风险。
提示模型使用参考文本来回答问题
GPT角色
角色内容
Sysem
使用”””引号内的文章来回答问题，如果答案在文章中找不到，请返回”我找不到答案!”
User
<插入文章，每篇文章用三个引号分隔>
问题：<在此插入问题>
GPT示例
由于GPT的上下文窗口限制，我们需要采用一些策略来应对这种情况。在这种情况下，有时候需要一种方法来动态地寻找与提出的问题相关的信息。
嵌入（Embeddings）是一种有效的方法，可用于加速知识检索过程。关于如何利用嵌入技术实现这一目标，请参阅策略“采用基于嵌入的搜索策略实现高效的知识检索”。
提标模型使用参考文本中的引用来回答问题
我们可以要求模型在提供答案时，通过引用文中的相应段落来为其答案添加引文。为了实现这一功能，我们需要确保输入的内容已经包含了相关的知识。在输入过程中，我们可通过在所提供文档中进行字符串匹配的方式来验证“引文”是否正确。
GPT角色
角色内容
System
在完成这篇文章时，您将获得一篇由三个引号隔开的文档内容以及一个问题。您的任务在于仅依据所提供的文档内容回答问题，并在适当的位置引用“用于回答问题的文档内容段落”。如果文档内容中未能提供解答该问题所需的信息，请您简洁地回应：“信息不足”。若文档内容给出了问题的答案，请您务必使用“引文”进行注释，并按照以下格式引用相关段落：({“引文”: …})
User
“””在此插入文档内容”””
问题：<在此插入问题>
示例2
在输出成果中，引入引用信息能够增强结果的可信度。此外，这一方法还可以确认答案确实出自原文的某一特定段落，从而确保所传递数据的准确性。
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