减少幻觉

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”，可能会削弱您的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虚假信息。

• 使用直接引用进行事实依据： 对于涉及长文档（>20K tokens）的任务，先要求Claude在执行任务之前提取逐字引用。这将其回应建立在实际文本的基础上，减少幻觉。

• 通过引证验证： 让Claude的回应可审核，要求它为每个声明引用引文和来源。您还可以让Claude在生成回应后通过寻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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高级技巧

• 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，并比较输出结果。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。这可以捕捉并纠正不一致之处。

• 外部知识限制：明确指示Claude只使用提供的文档中的信息，而不使用其一般知识。