到底什么是反幻觉技术？通常用在哪些场景
大模型的“幻觉”，说白了就是它为了通顺输出，编造不存在的事实、数据或者结论。
反幻觉技术基础，就是从模型训练、推理生成到输出的全流程，给AI加上事实约束，让它输出的内容尽量贴合已有的公开信息。
比如你问AI某款小众电子产品的具体参数，没有做反幻觉优化的模型，很可能编一个参数凑答案，做了基础反幻觉处理的模型，会优先匹配已收录的官方参数，不会瞎编。
反幻觉技术的两类核心基础路径
说实话，很多人以为反幻觉就是单纯往知识库塞内容，其实不是，业内常见的基础路径分两类。
一类是训练阶段的事实对齐，训练模型的时候就给它输入标注好的事实样本，让它学会区分确定事实和不确定信息，碰到不会的问题会直接说不知道，不会硬编。
另一类是推理阶段的检索约束，生成回答前先去指定的知识库检索相关真实内容，再基于检索到的信息组织语言输出。
据一些用户反馈，中小规模的应用场景里，推理阶段加检索的方案落地成本更低，效果也比较稳定。比如企业内部的制度问答机器人，大多用的就是这种基础方案。
新手容易踩的几个误区
很多人刚开始做反幻觉优化，会觉得把所有能找到的资料都塞进知识库就好。其实不是，塞太多无关内容，反而会让AI混淆信息，抓不住正确的内容，反而输出错误结果。
还有人觉得反幻觉会抹掉AI的创造性，其实基础反幻觉只是约束AI不要编造不存在的事实，需要它创作内容的时候，只要提前放开约束，完全不影响发挥。有意思的是，不少写网络小说的作者，还会开轻度反幻觉避免前后设定打架，挺实用的。
需要留意的是，基础反幻觉技术只能降低幻觉出现的概率，没法完全消除，碰到特别冷门、没有公开信息的问题，还是要自己核对内容。
您在使用AI工具的时候，还碰到过哪些离谱的幻觉问题？欢迎结合具体场景一起探讨。