现在大语言模型生成内容经常一本正经瞎编，反幻觉技术就是用来解决这个问题的，大多用在AI搜索、生成式客服这类对内容准确性要求高的场景。
基础认知：反幻觉技术到底解决什么问题
很多人用AI搜资料都碰到过怪事。
AI睁着眼睛说瞎话，编出不存在的论文、不存在的公司政策，甚至瞎扯某个奖项的得主。
这就是AI圈说的“幻觉”。
反幻觉技术基础，就是从训练、推理两个核心环节，降低AI输出错误内容的概率。
比如你让AI写某上市公司2023年的财报摘要，没有反幻觉加持的AI可能会把2022年的数据乱改凑数。带反幻觉的会先核对检索到的公开原文，再生成内容。
说实话，现在大部分商用AI生成工具都加了基础反幻觉模块，只是效果参差不齐。
大语言模型AI幻觉输出对比示例图
目前常见的两类反幻觉基础方案
根据行业普遍观察，主流的基础方案分两类，一类是训练阶段调优，一类是推理阶段约束。
训练阶段调优，就是用大量标注过的正确事实数据，微调模型参数，让模型更倾向于输出符合事实的内容，减少自由发挥的空间。
另一类推理阶段的检索约束，也就是现在用得比较多的检索增强生成技术。简单说，就是AI生成回答之前，先去外部公开知识库搜对应的权威内容，再把检索到的信息喂给模型，要求模型基于已有信息生成回答，不能自己瞎编。
据一些用户反馈，推理阶段加检索约束的方案，落地成本更低，普通中小企业也能基于开源模型搭出可用的版本。
检索增强反幻觉技术基础流程图
需要留意的几个常见误区
需要留意的几个常见误区
很多人刚接触的时候会以为，加了反幻觉技术就完全不会出错。其实不是。
反幻觉技术只是降低出错概率，没法彻底消除幻觉。
需要留意的是，反幻觉效果很大程度依赖外部知识库的准确性，如果检索到的原始内容本身就是错的，AI输出也会跟着错。
这个可能因人而异，不同场景对幻觉的容忍度不一样。写品牌文案允许少量发挥，做法律文书摘要就必须要求较强的反幻觉处理。
从实操角度看，不要轻信各种夸大的宣传，拿到AI输出的关键信息，自己做一次交叉核对还是很有必要。
您在使用AI工具的时候，碰到过哪些离谱的幻觉问题？欢迎结合具体场景继续探讨。
