TrustRAG：增强RAG系统鲁棒性与可信度的创新框架在人工智能飞速发展的今天，大语言模型（LLMs）凭借其强大的语言处理能力在诸多领域大放异彩。检索增强生成（RAG）系统（面向企业RAG（Retrieval Augmented Generation）系统的多维检索框架）的出现，通过整合外部知识源进一步提升了 LLMs 的性能，使其能针对用户查询提供更准确、更具上下文相关性的回答，在众多知名应用中得到广泛采用。然而，这一系统并非坚不可摧，语料库中毒攻击成为了严重威胁其性能的安全隐患。在此背景下，TrustRAG 应运而生，为解决 RAG 系统的安全问题提供了