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

• 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。

• 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。

• 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。

• 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。