add Chinese translation for pages/research/rag-faithfulness

pages/research/rag-faithfulness.zh.mdx

@@ -0,0 +1,16 @@
+# RAG 模型的忠实度如何？
+
+[Wu 等人（2024）的研究](https://arxiv.org/abs/2404.10198)旨在衡量 RAG 与 LLM 内部先验之间的角力。
+
+研究重点分析了 GPT-4 和其他 LLMs 在问答任务上的表现。
+
+研究发现，提供准确检索信息能显著减少模型错误，达到 94% 的准确率。
+
+!["RAG Faithfulness"](../../img/research/rag-faith.png)
+*来源：[Wu et al. (2024)](https://arxiv.org/abs/2404.10198)*
+
+当文档中的错误信息增多且 LLM 的内部先验较弱时，LLM 更倾向于重复错误信息。但是，当 LLM 拥有较强的先验时，它们对此类错误的抵抗力更强。
+
+论文还指出，修改后的信息与模型先验的差异越大，模型选择这种信息的可能性就越小。
+
+由于许多开发者和公司已经在生产环境中使用 RAG 系统，这项工作强调了在使用大型语言模型时，评估上下文信息中的支持性、矛盾性和错误性内容的重要性。