強化防護機制
減少幻覺
即使是像 Claude 這樣最先進的語言模型,有時也會生成與給定上下文不符或事實不正確的文本。這種現象被稱為”幻覺”,可能會降低您的 AI 驅動解決方案的可靠性。 本指南將探討最小化幻覺並確保 Claude 輸出準確可信的技術。
基本幻覺最小化策略
- 允許 Claude 說”我不知道”: 明確給予 Claude 承認不確定性的許可。這個簡單的技術可以大大減少錯誤信息。
- 使用直接引用進行事實依據: 對於涉及長文檔(>20K 標記)的任務,請先要求 Claude 逐字提取引用,然後再執行其任務。這將其回應建立在實際文本的基礎上,減少幻覺。
- 通過引用驗證:通過讓 Claude 為每個聲明引用引文和來源,使其回應可審核。您還可以讓 Claude 在生成回應後通過尋找支持性引用來驗證每個聲明。如果找不到引用,它必須撤回該聲明。
高級技術
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思維鏈驗證:要求 Claude 在給出最終答案之前逐步解釋其推理過程。這可以揭示錯誤的邏輯或假設。
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N 次最佳驗證:多次運行相同的提示並比較輸出。輸出之間的不一致可能表明存在幻覺。
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迭代改進:將 Claude 的輸出用作後續提示的輸入,要求它驗證或擴展先前的陳述。這可以捕捉和糾正不一致之處。
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外部知識限制:明確指示 Claude 只使用提供的文檔中的信息,而不使用其一般知識。
請記住,雖然這些技術顯著減少了幻覺,但並不能完全消除它們。始終要驗證關鍵信息,特別是對於高風險決策。