#LLM幻觉

共 3 篇相关文章

大模型幻觉不只是模型问题，更是系统工程问题。本文基于“Every LLM Lies”一文，剖析LLM虚假信息的多种失败模式，提出House Principle原则，并从分离生成与验证、保留证据谱系、让不确定性可操作等角度，给出可落地的LLM可靠性架构设计建议。

RAG并非防幻觉万能药：检索到错误文档后的「忠实摘要」仍会通过评估。本文拆解RAG验证陷阱的成因，并给出收紧采样参数、元数据过滤、确定性验证与人工审查四层生产级架构。

langchain-halu 是一个开源的 LangChain 幻觉检测集成，通过标注、拦截、自动重试三种方式将 LLM 幻觉检查嵌入 LCEL 链，底层返回校准概率与错误类型，帮助提升大模型应用可靠性。