大语言模型中的幻觉检测与缓解

大语言模型（LLM）与大型推理模型（LRM）为金融、法律等高风险领域提供了变革性潜力，但它们产生幻觉——生成事实错误或缺乏支持的内容——的倾向构成关键的可靠性风险。本文引入一个综合的幻觉管理运营框架，建立在由根因意识驱动、以持续改进循环为核心的基础之上。我们将幻觉来源归为模型、数据与上下文相关因素，从而可以采取针对性干预而非通用修补。该框架整合了多方面的检测方法（如不确定性估计、推理一致性）与分层缓解策略（如知识接地、置信度校准）。我们通过一个分层架构和一个金融数据抽取案例研究展示其应用，其中模型、上下文与数据层构成渐进式可靠性提升的闭环反馈。该方法为在受监管环境中构建可信赖的生成式 AI 系统提供了系统化、可扩展的方法论。