大模型的「幻觉」从何而来

大语言模型的知识来自训练语料，一旦问题超出其掌握范围，模型往往不会承认「不知道」，而是凭借概率拼凑出一个看似通顺、实则错误的答案，这就是人们常说的幻觉。对企业应用而言，一本正经地胡说八道是致命的，客服、医疗、法务等场景都容不得半点虚构，因此如何让模型输出可溯源、可核查的答案成为落地关键。

RAG是如何工作的

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）的思路是在模型回答前加一道检索环节：先把企业文档切块并向量化，存入向量数据库；用户提问时，系统先检索出最相关的若干片段，再连同问题一起交给大模型，让模型基于这些真实资料作答。这样一来，模型就从「凭记忆作答」变成「开卷考试」，答案有了明确出处，还能随知识库更新而实时刷新，不必每次重新训练。

落地时的几个关键点

要让RAG效果好，文档切分的粒度、向量模型的选择、检索召回的质量都至关重要。切得太碎会丢失上下文，切得太粗又难以精准命中；检索环节还需要结合关键词与语义混合检索，并对召回结果做重排序。此外，提示词的写法也直接影响模型是否严格依据资料作答。把这几处打磨到位，RAG就能用较低成本让大模型在专业领域变得可靠可用，这也是它成为企业大模型落地首选方案的原因。