AI幻觉缓解全攻略：从理论到实践的完整解决方案
关键词：AI幻觉、大语言模型、事实核查、提示工程、知识图谱、模型微调、评估指标
摘要：本文全面探讨了AI幻觉问题的成因、类型和解决方案。从理论基础到实践方法，我们系统地介绍了缓解AI幻觉的多种技术路径，包括提示工程优化、知识增强、模型微调和后处理技术等。文章还提供了具体的代码实现案例和评估方法，帮助读者构建更可靠、更准确的AI系统。
背景介绍
目的和范围
AI幻觉(Hallucination)是指大语言模型生成看似合理但实际上不正确或毫无根据的信息的现象。本文旨在全面分析AI幻觉问题，并提供从理论到实践的完整解决方案框架。
预期读者
本文适合AI研究人员、NLP工程师、产品经理以及对大语言模型可靠性感兴趣的读者。不需要深厚的数学背景，但基本的机器学习知识会有助于理解。
文档结构概述
文章首先介绍AI幻觉的核心概念，然后深入分析其成因和类型。接着详细讲解多种缓解技术，并提供实际代码示例。最后讨论评估方法和未来发展方向。
术语表
核心术语定义
AI幻觉：模型生成看似合理但事实上错误或无依据的内容