Stale-Document Poisoning: When Outdated Retrieval Overrides Correct Model Answers
陈旧文档毒化：过期检索覆盖模型正确答案
🧭 RAG 时间适用性 · 陈旧文档毒化 ★ 深度解读
University of Southern Denmark
发现RAG中过时文档可使模型在原本正确时被翻转，并定位为选择性信任失败
📌 工作参考价值（4 点）
- 在电商/客服 Agent 的 RAG 知识库中，为文档增加生效/失效日期或 supersession 关系，检索后先判断文档是否仍在适用期，而不只是发布时间或相关性。可作为索引字段或后置过滤。
- 提示词里避免全局“遵循检索文档”指令，改为要求模型结合文档的适用期限判断；必要时显式给出“该推荐自 X 日期起失效”，能显著提升大模型对过期内容的抵制。
- 检索侧可加 recency-aware hybrid re-ranker，但必须确保时间元数据可靠；日期缺失或错误时收益消失甚至反转，因此需要元数据治理。
- 评测 RAG 时增加“反向毒化”指标：只统计未检索时答对、检索后答错的样本，观察过期文档是否推翻已有正确知识；同时测试匹配的当前文档是否被遵循，以区分全面失败与选择性信任失败。