什么是事实性问题？

大型语言模型有时会生成听起来连贯且令人信服的回答，但实际上可能是完全编造的内容。这种现象被称为"幻觉"(Hallucination)或事实性问题。简单来说，就是AI会自信满满地"胡说八道"，而用户可能难以分辨真假。

为什么事实性问题如此重要？

在许多场景中，错误信息可能导致严重后果：

在提问时提供真实文章段落或维基百科条目作为背景信息，可以大幅减少模型生成虚假内容的可能性。

示例提示：

根据以下信息回答问题：
[插入权威来源的相关段落]

问题：[你的问题]

调整模型配置，降低多样性参数，并明确指示模型在不知道答案时坦诚承认。

示例提示：

请回答以下问题。如果你不确定或不知道答案，请直接回答"我不知道"或"我无法确定"，不要尝试猜测或编造信息。

问题：[你的问题]

在提示中结合模型可能知道和不知道的问题示例，教会它识别自己的知识边界。

明确要求AI在回答中提供信息来源，这可以帮助筛选编造的内容。

示例提示：

请回答下面的问题，并提供信息来源。如果无法提供可验证的来源，请明确指出这一点。

问题：[你的问题]

使用思维链(Chain-of-Thought)提示技术，要求AI展示完整推理过程，这样可以更容易发现逻辑漏洞或编造内容。

示例提示：

请一步步思考以下问题的答案，解释你的推理过程，并在不确定时明确指出。

问题：[你的问题]

结合外部知识库，让AI在回答前先查询相关信息，这是提高事实性最有效的方法之一。

不良提示：

拿破仑·波拿巴是如何死亡的？

改进提示：

根据历史记录，拿破仑·波拿巴的确切死因是什么？请仅基于广泛接受的历史事实回答，如有争议请指出。

原始提示：

李明是谁？他有什么成就？

改进提示：

问：爱因斯坦是谁？
答：阿尔伯特·爱因斯坦是20世纪最著名的物理学家之一，相对论的创立者。

问：哈利·波特是谁？
答：哈利·波特是J.K.罗琳创作的魔幻小说系列中的虚构人物，不是真实存在的人。

问：李明是谁？

作为用户，你可以通过以下方式识别可能的虚假信息：

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提高AI回答的事实性是提示工程中的核心挑战之一。通过提供可靠背景信息、鼓励诚实回答、设置明确界限和应用分步推理等技术，可以显著减少AI的幻觉问题。记住，即使使用最佳提示技术，对AI提供的信息也应保持批判性思考，特别是在重要决策中。