Para peneliti mengidentifikasi "polusi dokumen usang," sebuah kegagalan penyelarasan temporal dalam Retrieval-Augmented Generation (RAG) di mana bukti eksternal yang kedaluwarsa menyebabkan model memberikan jawaban yang salah meskipun mengetahui respons yang benar tanpa pengambilan informasi.

  • Studi ini menyusun benchmark dari 317 pembalikan pengetahuan terverifikasi di bidang kedokteran, hukum, perangkat lunak, dan kebijakan platform.
  • Pengambilan informasi yang kedaluwarsa mengubah 30% jawaban Llama dan 37% jawaban Qwen bahkan tanpa instruksi untuk mempercayai dokumen.
  • Instruksi tindak lanjut eksplisit meningkatkan tingkat polusi menjadi 66% untuk Llama dan 75% untuk Qwen.
  • Polusi berkisar antara 17-91% di empat model terbuka dan domain, sementara bukti yang mutakhir diikuti dalam 97-100% percobaan.
  • Re-ranker hibrida yang sadar akan kemutakhiran secara tetap mengurangi polusi sebesar 4.6-10.0 poin ketika tanggal akurat.

Temuan ini menunjukkan bahwa RAG yang andal memerlukan kepercayaan selektif, di mana model harus menentukan tidak hanya apa yang dikatakan bukti yang diambil tetapi apakah bukti tersebut masih berlaku.