目录
[1. 提高输入信息质量](#1. 提高输入信息质量)
[2. 结构化Prompt工程](#2. 结构化Prompt工程)
[3. 高级Prompt技巧](#3. 高级Prompt技巧)
[1. 事实核验](#1. 事实核验)
[2. 输出格式与结构化](#2. 输出格式与结构化)
[3. 逻辑与推理验证](#3. 逻辑与推理验证)
[4. 人工审查与反馈闭环](#4. 人工审查与反馈闭环)
本文详细介绍大语言模型（LLM）的幻觉抑制策略，重点围绕 Prompt 引导（事前干预） 和 后处理（事后纠正） 两大核心方向展开。
第一部分：理解幻觉
首先，我们需要明确什么是幻觉。LLM幻觉是指模型生成的看似合理但与既定事实、输入源或内部逻辑不一致的内容。
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事实性幻觉：模型"捏造"了不存在的事实、人物、数据或引用。
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输入矛盾幻觉：模型的回答与提供的上下文/提示相矛盾。
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逻辑幻觉：模型在推理过程中出现自相矛盾或违反常识的推断。
第二部分：通过Prompt引导抑制幻觉（事前干预）
这是指在向模型提交查询时，通过精心设计提示词来引导其生成更准确、更可靠的回答。核心目标是激活模型的内在知识，并设定严格的生成规则。
1. 提高输入信息质量
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提供充足、精确的上下文：在提问时，直接提供最相关、最权威的文本片段作为背景信息。这能减少模型对参数中记忆的、可能不精确的知识的依赖。
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示例："根据以下文章摘要：[插入精确摘要]，请回答这个问题：[你的问题]。"
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使用引用增强：要求模型在回答时，必须引用提供的上下文中的具体部分。
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示例："请仅基于我提供的文档来回答问题。如果你的答案来自文档，请注明'根据文档...'；如果文档中未提及，请说明'文档未提供相关信息'。"
2. 结构化Prompt工程
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角色设定：赋予模型一个需要负责任的专家角色，如"你是一个严谨的科学记者"或"你是一个总是核查事实的历史学家"。
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分步思维链：要求模型"逐步推理"，并展示其思考过程。这有助于暴露逻辑错误，并使模型更依赖推理而非直接"跳跃"到可能错误的结论。
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示例："让我们一步步思考。首先，我们需要确定... 其次，检查... 最后，得出结论..."
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自我验证与批判：在生成最终答案前，要求模型先对自己可能的回答进行质疑。
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示例："在给出最终答案前，请先列出三个关于这个主题的常见误解，并解释为什么它们是错的。"
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明确不确定性：指示模型在不确定时明确表达，而不是"强行编造"。
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示例："如果你对答案的任何部分不是100%确定，请明确指出并说明不确定性的来源。"
3. 高级Prompt技巧
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Few-shot示例：在提问前，提供几个"输入-输出"对的示例，演示如何给出一个准确、基于事实、并承认知识界限的回答。
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对抗性Prompt：明确要求模型避免常见错误。
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示例："请确保你的回答不包含任何未被广泛证实的假设或最新数据。使用保守、公认的表述。"
第三部分：通过后处理减少幻觉（事后纠正）
这是在模型生成文本后，采用外部手段进行检测、核查和修正的策略。
1. 事实核验
这是最核心的后处理策略。可分为几个层次：
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内部一致性检查：检查长文本输出中是否存在前后矛盾（例如，一个人物在开头是30岁，结尾变成25岁）。
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外部知识库查询：
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检索增强生成：在生成过程中或生成后，使用搜索引擎、专业数据库（如维基百科API、学术论文库）或企业内部知识库，对回答中的关键实体、日期、数据、主张进行自动检索与比对。
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流程：从输出中提取关键事实 -> 使用API进行并行查询 -> 比较模型输出与检索结果 -> 标记差异。
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多模型交叉验证：使用另一个或几个LLM（最好是不同架构或训练数据）对同一问题生成回答，并比较结果的一致性。分歧点往往提示了潜在的幻觉。
2. 输出格式与结构化
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强制结构化输出：要求模型以JSON、XML或特定列表格式输出，便于程序化解析和验证。
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示例 ："请将答案以以下JSON格式输出：
{'answer': '...'， 'confidence': 0-1, 'sources': [...]}" -
置信度评分：如上例所示，要求模型为自己陈述的每个主要事实提供一个置信度分数，后续可以针对低置信度部分进行重点核查。
3. 逻辑与推理验证
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使用符号逻辑或规则引擎：对于涉及数学计算、日期推算或明确规则的场景，可以将模型的输出通过一个独立的逻辑验证器运行。
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常识知识库校验：利用像ConceptNet这样的常识知识图谱，检查模型输出是否违反基本常识（例如，"太阳从西边升起"）。
4. 人工审查与反馈闭环
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高风险领域的人工审核：在法律、医疗、金融等高风险场景，建立人工审核流程是必要的。
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持续学习：将识别出的幻觉案例（模型输出 + 正确版本）作为高质量数据，反馈到模型的微调或强化学习阶段，从根本上降低未来类似幻觉的发生概率。
第四部分：综合架构示例
在实际应用中，通常会组合使用上述策略，形成一个**"防御-检测-修正"** 的完整管道：
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防御阶段：精心设计的Prompt（提供上下文、要求分步推理、自我质疑） + RAG（在生成时即引入真实文档）。
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检测阶段：
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解析模型的结构化输出。
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对
confidence低的陈述进行外部知识库检索。 -
检查输出内部及与上下文之间的逻辑一致性。
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修正阶段：
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如果发现可修正的错误，自动触发重写或提供带有纠正说明的补充文本。
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对于无法确定或高风险的内容，直接标记"需要人工核查"或"信息未经充分证实"。
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总结与挑战
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Prompt引导 成本低、灵活，但高度依赖技巧，且无法完全杜绝幻觉。
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后处理（特别是事实核验） 更可靠，但计算成本和延迟更高，且依赖于外部知识源的覆盖范围和实时性。
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根本挑战 ：LLM在本质上是一个"下一个词预测器"，其设计目标不是"追求真理"。因此，幻觉是其固有特性而非缺陷 。所有抑制策略都是在工程层面进行约束和补偿，而不能根除。
最佳实践 是：结合使用Prompt工程与检索增强生成（RAG）作为第一道防线，再辅以轻量级的自动后处理检查，并在关键应用中保留人工监督的最终裁决权。 随着AI对齐和模型架构的进步（如更好的训练数据、推理时间干预技术），我们有望看到模型本身产生幻觉的倾向性逐步降低。