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减少生产法学硕士中幻觉的 7 种方法
大多数 LLM 幻觉修复都会失败。这是在生产中实际起作用的。
来源:KDnuggets简介
幻觉不仅仅是模型问题。在生产中，它们是一个系统设计问题。最可靠的团队通过将模型基于可信数据、强制可追溯性以及通过自动检查和持续评估来控制输出来减少幻觉。
在本文中，我们将介绍开发人员和 AI 团队目前正在使用的七种经过验证和现场测试的策略，以减少大型语言模型 (LLM) 应用程序中的幻觉。
1. 使用检索增强生成的基础响应
如果您的应用程序必须在内部策略、产品规格或客户数据方面正确无误，请不要让模型凭记忆回答。使用检索增强生成 (RAG) 检索相关来源（例如文档、票证、知识库文章或数据库记录）并根据特定上下文生成响应。
例如：
2. 要求引用关键声明
很多制作助理使用的一个简单的操作规则是：没有来源，就没有答案。
Anthropic 的护栏指南明确建议通过要求引用来使输出可审计，并让模型通过查找支持引用来验证每个声明，撤回任何它无法支持的声明。这种简单的技术可以显着减少幻觉。
3. 使用工具调用而不是自由格式答案
对于事务或事实查询，最安全的模式是：LLM — 工具/API — 经验证的记录系统 — 响应。