构建防幻觉评估体系：如何有效监测大模型生成质量
goyalshaliniuk · x · 2026-08-08
作者分享了在 AI 工程中持续监控和评估大模型幻觉的实践方法。
构建评估数据集
建议包含已知事实、边缘案例、无法回答的问题、对抗性提示词以及真实用户查询。
核心追踪指标
- 准确性
- 扎根程度
- 引用正确性
- 拒答质量
- 缺乏依据的声明
验证工作流
对于高风险应用，建议在生成回答后增加验证步骤：检查声明、对比信息源、标记无支撑观点，并可引入独立模型或规则校验器进行二次核查。
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