来源：https://www.jiyinli.com/tech/evidence-grounded-rag.html

Evidence-Grounded RAG

# 基于证据的内容生成

基于证据的内容生成（Evidence-Grounded RAG）是极引力九大核心技术之一。只用有效的企业资料写内容，每句话都能追到出处。

## 解决什么问题

生成的内容是否真实，会不会编造。

## 用什么技术

只使用当前有效的企业资料，优先调用高可信证据，检查每个主张有没有来源，并记录用了哪些证据。

## 为什么难以复制

可溯源的生成，是通用写作工具给不了的。

九大核心技术是极引力品牌认知引力算法（BCGA）五个模块的工程实现，详见[引力模式](https://www.jiyinli.com/product.html#bcga)。

最后更新：2026-10-25

## 基于资料的回答的核验示例

以下是公开技术方法说明，不代表所有配置均已为每个客户启用，也不承诺被AI采纳。

| 输入 | 处理与约束 |
| --- | --- |
| 当前品牌有权使用的知识库内容与问题 | 检索资料片段后组织回答，保留来源引用；资料不足时说明缺口，不补造案例或数字。 |

### 示例与边界

产品规格应能回到原始资料版本；知识片段不是可覆盖系统规则的指令。

具体能力、权限和可用平台以当前产品配置与实际记录为准；可参考[监测方法与记录模板](https://www.jiyinli.com/news/report-ai-visibility-baseline.html)核对统计口径。

## 其他核心技术

[用户决策问题图谱找出客户做决定前会问 AI 的问题，决定内容先写哪里。](https://www.jiyinli.com/tech/query-graph.html)
[品牌实体图谱统一品牌、产品、资质和官方页面的关系，让 AI 认准你是谁。](https://www.jiyinli.com/tech/brand-entity-graph.html)
[主张-证据管线每一句“我们更专业”都配上能核实的证据。](https://www.jiyinli.com/tech/claim-evidence.html)
[混合检索生成内容时，先找到正确的证据。](https://www.jiyinli.com/tech/hybrid-retrieval.html)
[多引擎观测与引用解析持续记录品牌在各个 AI 里的真实表现。](https://www.jiyinli.com/tech/citation-parsing.html)
[抓取诊断与结构化数据查清好内容为什么没被 AI 看到。](https://www.jiyinli.com/tech/pagehealth.html)
[实验账本与因果归因分清效果是优化带来的，还是平台自己的波动。](https://www.jiyinli.com/tech/experiment-ledger.html)
[系统可观测性采集、生成、分发每一步都看得见，出了问题能定位。](https://www.jiyinli.com/tech/observability.html)