即使是像 Claude 这样最先进的语言模型，有时也会生成与给定上下文不符或事实不正确的文本。这种现象被称为”幻觉”，可能会降低您的 AI 驱动解决方案的可靠性。 本指南将探讨最小化幻觉并确保 Claude 输出准确可信的技术。

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基本幻觉最小化策略

  • 允许 Claude 说”我不知道”： 明确给予 Claude 承认不确定性的许可。这个简单的技巧可以大大减少错误信息。
  • 使用直接引用进行事实依据： 对于涉及长文档（>20K tokens）的任务，请先让 Claude 提取逐字引用，然后再执行其任务。这将其响应建立在实际文本的基础上，减少幻觉。
  • 通过引用验证：通过让 Claude 为其每个声明引用引文和来源，使其响应可审核。您还可以让 Claude 在生成响应后通过查找支持引用来验证每个声明。如果找不到引用，它必须撤回该声明。

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高级技术

  • 思维链验证：要求 Claude 在给出最终答案之前逐步解释其推理过程。这可以揭示有缺陷的逻辑或假设。
  • N 次最佳验证：多次使用相同的提示运行 Claude 并比较输出。输出之间的不一致可能表明存在幻觉。
  • 迭代改进：将 Claude 的输出用作后续提示的输入，要求它验证或扩展先前的陈述。这可以捕获和纠正不一致之处。
  • 外部知识限制：明确指示 Claude 仅使用提供的文档中的信息，而不使用其一般知识。
请记住，虽然这些技术显著减少了幻觉，但并不能完全消除它们。始终验证关键信息，特别是对于高风险决策。