待验证50% 置信事实精确时间
LLM结构化提取中的“引用”机制要求模型在输出每个提取字段时给出该值在原始文档中的逐字来源片段，其理论依据是准确复制来源文本可降低幻觉风险。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/19
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证LLM相较传统规则引擎或BI工具的优势在于能处理非结构化文本中的数字引用，如嵌在段落叙述中的百分比或金额73% 相似待验证研究表明，当 LLM 基于结构化输入（如 AST 提取的函数签名和调用关系）而非纯文本推测时，幻觉率会显著降低73% 相似待验证解决引用问题的思路是把检索与生成分开，让负责生成的模型只处理已经拿到的文件内容，把逐字引用交给检索或字符串匹配脚本完成。72% 相似待验证SourceCheck的核心理念是用引用的方式替代拷贝，让模型输出极简的元数据来描述引用了哪个文档的哪个段落，而非大段复述原文71% 相似待验证在提示词中要求模型在每句话后标注来源 ID，或使用结构化输出返回 answer 和 citations，是生成时强制引用的两种做法。71% 相似
引用此条事实
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