AI 转型 / AI 幻觉 怎么防

防幻觉：把「不许编」变成工程手段，而不是提示词

四层防护（检索、格式约束、校验、人工复核）与各自适用场景。

更新于 2026-10-30 · 约 10 分钟读完 · 回「AI 转型」 · 回栏目首页

一、为什么会反复发生

• 只靠提示词「不要编造」，模型仍会编
• 没有检索源，模型只能凭记忆答
• 没有校验步骤，错了直接发出

二、四步做法

1. 第一层：要求答案必须引用来源片段
2. 第二层：输出结构化格式（字段 + 出处）
3. 第三层：自动校验（数字与原文比对、字段非空）
4. 第四层：高风险输出必须人工确认

三、对照表

四、常见问题

能不能完全消除？

不能。能做的是「让错误可被发现」，而不是「保证不出错」。

最有效的一招？

要求给出来源片段——编造时往往给不出原文。

五、怎么落地

上面这些做法，用一张表 + 一个看板就能先跑起来：免费模板里有窗口台账、日报、审批队列与周会议程； 跑通之后想固化成一屏，再看在线看板与定价。

我们不写客户案例（当前 ARR $0，没有可公开的付费客户），所以文中只给方法与边界，效果需要你自己测。

要求给出来源片段，编造时往往给不出原文。

另外，别指望通过「更强模型」解决编造问题，编造的根因通常是缺上下文或缺校验。补一段原文、加一条格式约束，效果往往比换模型明显。

最后补一个评估方法：每周抽 20 条真实输出，人工标注「有编造 / 无编造」，记下编造的类型（数字、条款、人名、时间）。一个月后你会看到分布，而分布决定了下一步该补检索还是补校验。没有这个统计，改进就只能靠感觉。

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