产品与设计已解决
RAG 没有足够证据时，怎样设计拒答而不是拼凑答案？
业务希望提高回答率，但错误自信会造成更大损失。 重点需要在“需要区分检索失败、证据冲突和问题超范围。”这一约束下形成可验证方案。
问题正文
问题背景
业务希望提高回答率，但错误自信会造成更大损失。
当前约束
需要区分检索失败、证据冲突和问题超范围。
希望达到的结果
得到置信门槛、追问和转人工策略。
讨论重点
希望回答能说明推荐方案、关键取舍、失败模式和验证步骤。如果存在多个适用边界，请给出决策条件，而不是只列工具名称。
业务希望提高回答率，但错误自信会造成更大损失。 重点需要在“需要区分检索失败、证据冲突和问题超范围。”这一约束下形成可验证方案。
问题正文
业务希望提高回答率，但错误自信会造成更大损失。
需要区分检索失败、证据冲突和问题超范围。
得到置信门槛、追问和转人工策略。
希望回答能说明推荐方案、关键取舍、失败模式和验证步骤。如果存在多个适用边界，请给出决策条件，而不是只列工具名称。
ANSWERS
回答内容
针对“RAG 没有足够证据时，怎样设计拒答而不是拼凑答案？”，推荐先把目标、风险边界和可验证证据写成契约，再逐步扩大自动化范围。RAG 的验收单位应是“声明—证据”而不是“检索到了相似文本”，召回、支持度与新鲜度必须分别测量。
1）建立基线：建立包含可回答、冲突和无答案问题的标注集。2）控制执行：分别评估召回、重排、上下文完整性和引用支持度。3）处理失败：用文档版本与墓碑机制处理更新、权限变化和删除。4）形成闭环：把拒答、追问与转人工纳入产品指标。当前场景是“业务希望提高回答率，但错误自信会造成更大损失。”，因此应先做小流量或只读演练，再进入真实写入。
得到置信门槛、追问和转人工策略。。至少记录成功率、失败类型、人工接管率、P95 延迟和单位任务成本；对第 29 号方案建立固定回归样例，发布前后使用相同输入对比。
约束是“需要区分检索失败、证据冲突和问题超范围。”。不要用单一总分或一次演示代替分层验证，也不要把超时当成失败后直接重放；任何外部副作用都必须具备幂等键、状态查询或补偿动作。