让模型永不写引用：开发者开源名人语录检索 MCP 服务器
Otherwise_Vehicle75 · reddit · 2026-10-26
作者发现让 LLM 自己标注引用来源反而让捏造的引文看起来更可信，解决办法是把引用彻底从模型手里拿走：模型只调用搜索工具，每段文字的标题、日期和 URL 都由索引预先附加，模型无法编造出处。
作者为 50 位创始人/投资人(约 20800 段文字)构建了开源(MIT)的检索系统，可作 MCP server 在 Claude、ChatGPT、Cursor、Codex 中使用。几条经验：
- 来源筛选比检索调优更重要：先用 agent 精选每人 15-45 篇真正相关的文章/演讲，收益大于任何搜索技巧。
- BM25 关键词搜索就够：单人领域语料仅几百段，80 行代码无需向量库；弱点是提问用词与原文不一致时，让模型换词重搜即可。
- 让 AI 展示分歧而非平均化：有出处的段落能呈现不同人物观点的矛盾，这往往才是有用信息。
- 索引结构化笔记而非原始转录：把来源转成带原文引用的分节短笔记，检索结果干净得多。
作者仍未解决的问题是：如何低成本评估模型回答是否忠实于所引段落。
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