大模型容易产出不实内容，根源主要是模型依靠概率逻辑生成文本，加之配套知识库信息更新不及时、向量化处理不精确，最终出现编造事实、输出错误数据、凭空捏造内容等幻觉问题。这类问题不用做大规模复杂改造，依靠轻量化落地手段就能明显缓解。

中星新智门户AI智能体正是基于这一思路形成。

l  检索增强生成（RAG）：通过学习官网、自主提交的专属内容，建立边界清晰的知识库，让模型依托真实素材生成内容，不脑补，不延伸，不深度思考，从根源杜绝杜撰，大幅提升内容真实性与准确性。

l  Prompt 工程约束：通过精准指令限定模型输出规则，要求无权威依据的内容不做答复，强制模型基于事实应答，压缩自由生成的误差空间，低成本降低轻度幻觉问题。

l  搭建后置校验机制：通过事实核验工具、敏感词过滤、人工抽检，筛查虚假数据、错误逻辑，及时修正输出内容。多方式组合使用，可最大限度压制大模型幻觉，保障输出内容真实可靠。

当然更核心的是源数据的质量，与数据切分、标注、向量化处理的手段问题。对于高质量要求的，一定要精密切分，认真标，万不可依赖智能化切分与标注手段。