标签： 大模型幻觉治理

在生成式人工智能快速发展的进程中，"大模型幻觉"已成为制约技术落地的致命缺陷。研究表明，当前主流大模型在开放域问答场景中的事实错误率高达37.2%，在医疗、金融等专业领域的错误率更突破50%门槛。这种系统性缺陷不仅影响用户体验，更可能引发严重后果。本文将深入剖析幻觉产生的技术根源，并提出融合检索增强

在大模型技术狂飙突进的2024年，幻觉问题已成为制约其产业落地的阿克琉斯之踵。某医疗AI系统曾因虚构药物相互作用导致临床事故，某金融分析模型因编造上市公司财报引发市场震荡——这些触目惊心的案例揭示着：仅靠传统微调方法已无法满足关键领域对模型可靠性的严苛要求。本文提出融合动态RAG增强与全链路推理可视

在生成式AI大规模应用的今天，大模型幻觉问题犹如达摩克利斯之剑高悬头顶。某国际研究机构的最新数据显示，当前主流大模型的幻觉发生率普遍超过32%，在专业领域场景中该比例甚至攀升至58%。面对这个制约技术落地的核心痛点，行业亟需突破传统单一解决方案的局限。本文将深入解析RAG（检索增强生成）与知识图谱技