AI答得头头是道，但仔细一看全是错的——这就是"AI幻觉"。不是你用的模型特别差，是大模型通病。但能治，治完幻觉率降90%。
一、为什么会有幻觉
大模型是"预测下一个字"，不是"查资料"。不知道的问题，它也会瞎编一个听起来合理的答案。
二、怎么治：RAG+prompt约束
- 用RAG：只让AI基于你的知识库回答，不让它自由发挥
- prompt加约束："知识库没有的就说不知道，别瞎编"
- 让AI标来源：每句话标出自哪段知识库
三、效果
RAG+prompt约束能把幻觉率降90%以上。不能100%消除，但足够用了——客户问答场景完全够用。
常见问题
什么是AI幻觉？
就是AI一本正经地胡说八道——答得头头是道，但全是错的、编造的。大模型通病，不是你用的模型特别差。
为什么AI会胡说八道？
因为模型是"预测下一个字"，不是"查资料"。不知道的问题它也会瞎编一个听起来合理的答案。
怎么减少胡说八道？
RAG+prompt约束：只让AI基于知识库回答，不知道就说不知道。再加一句"知识库没有的就说不知道"，幻觉率立刻降下来。
RAG能完全消除幻觉吗？
不能完全消除，但能降90%以上。关键是prompt写好、知识库喂好，让AI别瞎编。
怎么判断AI是不是在胡说？
让AI标来源——每句话标出自知识库哪一段。没来源的就是它自己编的。
幻觉治理落地清单
- 上 RAG：AI 只基于你的知识库回答，检索不到就说不知道，不给它自由发挥的空间。
- prompt 约束：加"知识库没有的就说不知道，别瞎编"，幻觉率立刻降一截。
- 标来源：每条回答标注出自哪段知识库，客户可溯源，AI 也不敢乱编。
- 灰度上线：先放 10% 流量跑一周，统计"说不知道 vs 瞎编"的比例，达标再全量。
- 持续抽检：每月抽 20 条对话检查答对率，低于阈值就调知识库或 prompt。
RAG 降 90% 幻觉的前提
RAG 能显著降幻觉，但前提是知识库本身完整、准确、不过时：资料不全，AI 只能答"不知道"（这比瞎编好）；资料过时，AI 会一本正经地给出错误信息。所以幻觉治理 = RAG + prompt + 知识库维护三件事一起做，单靠任何一件都不够。
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