Bỏ phiếu trắng là một phương pháp trong đó mô hình AI được thiết kế để giữ lại hoặc từ chối câu trả lời cho các câu hỏi không có đủ bằng chứng, thay vì đưa ra câu trả lời sai.
Sự vắng mặt là một triết lý thiết kế trong các ứng dụng RAG và LLM, khi một mô hình không có đủ cơ sở về kết quả tìm kiếm hoặc kiến thức thì sẽ không tạo ra câu trả lời bằng cách đoán và thay vào đó trả về một phản hồi đang chờ xử lý, chẳng hạn như ``Thông tin không đầy đủ.'' Là một phương pháp chống lại ảo giác, việc triển khai sử dụng điểm tin cậy và ngưỡng tương tự ngữ cảnh làm tiêu chí được áp dụng rộng rãi. Trong hoạt động thực tế kể từ năm 2026, sự đánh đổi giữa việc đặt ngưỡng quá nghiêm ngặt sẽ khiến những câu hỏi lẽ ra không được trả lời và làm hỏng trải nghiệm người dùng, trong khi việc đặt ngưỡng quá lỏng lẻo sẽ khiến nguy cơ lẫn vào thông tin sai lệch. Đây là một sự đánh đổi sẽ là nguồn gây lo ngại trong lĩnh vực này. Một vấn đề khác là người dùng có khả năng rời đi nếu không cung cấp lộ trình thay thế (hướng tới hỗ trợ có người lái hoặc trình bày thông tin liên quan) ngay cả khi không có phản hồi. Về mặt chi phí, vì phải mất nhiều giờ để chuẩn bị các bộ dữ liệu đánh giá và logic phán đoán bổ sung nên việc giới thiệu nó theo từng giai đoạn được coi là thực tế, bắt đầu từ các danh mục câu hỏi quan trọng nhất.