怎么彻底解决大模型幻觉？如果你的第一反应是用RAG检索资料，让模型基于真实文档回答，减少胡说八道。那我再问你，为什么接入RAG幻觉还是很严重？你可能会说文档不够全？可如果检索到正确内容，依然会编造数据，底层原因是什么？工程上怎么解决？你又回答不上来了吧。
想系统学习Agent开发的同学可以阅读一下。做AI知识库智能问答，不能只了解RAG能缓解幻觉，还要知道它为什么无法彻底根治。继续深挖幻觉的底层成因、RAG的失效场景以及全链路治理方案。只会背RAG碰到追问就容易卡住。
比如亚马逊AI问答，明明知识库已经收录了最新规和知识，但用户提问时模型仍然篡改条款，编造不存在的流程，甚至新旧规则混着回答。此时盲目补充文档、扩展知识库，问题也未必好转。因为幻觉不只是知识缺失，还有模型推理偏差、Prompt约束弱、上下文干扰、召回脏数据等多重原因。不懂全链路优化，只堆文档是不够的。
今天就把大厂生产落地必用的大模型幻觉全链路治理方案一次性讲透。