AI幻觉是指AI自信地编造事实的现象，但大多数幻觉可通过更好的提示预防。文章提供13个实用技巧，包括给出明确约束、要求提供来源、使用"不要编造"规则、提供充分上下文、任务分解等。这些技巧能有效减少AI在回答问题时产生的幻觉，提高回答的准确性和可靠性。核心原则是：清晰的输入带来可靠的输出，掌握与AI有效沟通的艺术，能让AI成为更可靠、有价值的合作伙伴。
当AI自信地编造事实时
你可能看过那些关于AI幻觉的爆款故事：有人问AI模型一个问题，它却自信地编造出虚假甚至不道德的回答。最著名的案例是，纽约一位律师在使用AI协助撰写法律简报后遭到处罚，因为后来发现AI引用的所有案例都是完全虚构的。这类故事加剧了人们对AI的不信任，许多人会说：“等AI不产生幻觉了，我才会用它。”
但人们需要知道的是：大多数幻觉是可以通过更好的提示来预防的。
大语言模型的行为就像助手——有时像刚毕业的新人（基础模型），有时像博士研究员（高级推理模型）。但无论如何，AI模型回答的准确性很大程度上取决于你给出的指示有多清晰。
以下是13个实用的提示技巧，能显著减少日常使用和商业场景中的AI幻觉。
13个减少AI幻觉的有效技巧
1. 给出明确的约束条件
当AI需要“填补空白”时，最容易产生幻觉。模糊的提示会邀请AI进行创造性猜测，而添加边界可以防止这种情况。
不要用：“告诉我关于我的市场情况。”
尝试：“仅使用公开可用信息，总结小型HVAC承包商面临的前三大客户痛点。如有不确定之处，请说明。”
2. 要求提供来源或置信度
要求AI模型为其主张提供引用，能显著降低编造的可能性。要求它对回答提供置信度评级，则增加了另一层透明度。
可尝试的提示：
- “所有主张必须引用可验证的公开来源。”
- “如果不确定，请说‘未知’。”
- “评估你的置信度（高、中、低）并解释原因。”
你会惊讶地发现，当直接询问时，AI承认不确定的频率有多高。
3. 使用“不要编造”规则
插入这个简单的指令可以消除大量幻觉：
“如果你不知道答案，就说‘我不知道’，而不是猜测。”
这一行文字能完全改变AI模型的响应方式。
4. 提供上下文，而非假设AI已掌握
当AI模型必须推断你的意图或缺失的细节时，幻觉会增加。
例子：“为这个职位重写我的简历”——这给了AI太多猜测空间。
更好的提示：“为这个职位重写我的简历。这是我当前的简历、职位描述以及我的三大价值主张。”
为AI模型提供基础信息能得到更准确的结果。
5. 将任务分解为步骤
分步提示鼓励有条理的推理。
可靠的结构：“首先列出已知事实，然后列出未知信息，最后仅使用已知事实提供答案。”
这种提示方式减少了推理跳跃和缺乏支持的结论。
6. 告诉AI可以使用哪些来源
没有限制时，AI模型会从训练数据中的通用模式中提取信息。
更清晰的边界：“仅使用行业标准、公开可用信息或基本原则。不要推断未发表或私人的研究。”
这降低了编造推理的风险。
7. 要求AI自我验证
当被提示这样做时，AI可以进行自我审核。
尝试：“在最终确定答案之前，检查是否有假设或编造的细节。移除任何未经核实的内容。”
仅这一步就经常能发现并纠正错误。
8. 使用格式要求
在输入或期望的输出中使用结构化格式，可以减少模糊性并降低幻觉的可能性。
考虑要求：
- 要点列表
- 表格
- 编号步骤
- 大纲
- JSON格式
就像有购物清单可以防止在过道里漫无目的一样，结构化格式帮助AI保持专注。
9. 提供你想要的风格示例
如果你没有得到预期的语气或格式，展示一个例子。模型模仿模式的能力远强于解释模糊描述的能力。
提示：“这是我想要的语气和风格的示例。请严格遵循这种格式。”
锚定到真实样本能显著提高准确性。
10. 要求AI先识别模糊性
消除幻觉的最佳方法之一是强制模型在回答之前先揭示不确定性。
提示：“在回答之前，先识别任何模糊或缺失的细节。”
或者，如果你不想打断流程： “如果有任何细节不清楚，请说明你做出的假设。”
这两种选项都能防止模型在未告知你的情况下填补空白。
11. 尽可能使用检索或真实文档
如果你希望接近零幻觉，请提供实际的原始材料：
- PDF文件
- 电子表格
- 业务需求文档
- 政策文件
- 文字记录
- 你自己的网站或产品内容
无基础的AI会泛化，有基础的AI保持事实性。
12. 使用“真相优先”提示
告诉模型准确性比长度或创造性更重要。
提示：“提供事实正确的答案，即使它更短或不那么详细。真相比创造性更重要。”
这重新排序了模型的优先级。
13. 声明“安全失败”行为
对于工作流程或业务自动化而言，声明“安全失败”行为至关重要：
“如果这个任务无法自信地完成，请返回SAFE_FAIL并说明原因。”
这防止了无声的幻觉，并强制实现明确的透明度。
现实案例分析：纽约律师的教训
回顾文章开头提到的纽约律师案例，如果律师们使用了以下任何一种方法：
- “仅使用基础来源”提示
- “在不确定性时安全失败”提示
- 仅将AI用于起草大纲，然后进行真正的法律研究
他们很可能就能完全避免虚假引用和处罚。
为什么这些技巧有效？
AI幻觉大多源于三个根本原因：
指令不清晰
——AI必须猜测你的意图
上下文缺失
——AI被迫填补信息空白
过度解释自由
——AI可以“创造性”但未必准确
当你提供约束、基础和验证时，AI模型变得显著更准确。
实践建议
初学者可以这样做：
- 从在提示末尾添加“如果你不知道，就说不知道”开始
- 为复杂任务提供示例
- 要求AI在回答前先列出假设
进阶用户建议：
- 构建包含验证步骤的提示模板
- 集成文档检索到工作流程中
- 为关键任务创建包含置信度评级的系统提示
企业应用要点：
- 为不同业务场景开发标准提示模板
- 建立AI输出的审核流程
- 培训员工使用有效的提示技巧
未来展望
随着AI技术的发展，减少幻觉的工具和方法也在不断进步：
技术趋势：
- 检索增强生成（RAG）的普及
- 更强大的自我验证能力
- 多模态输入的整合
但核心原则不变：清晰的输入带来可靠的输出。
掌握对话的艺术
减少AI幻觉不是关于限制AI的创造力，而是关于掌握与智能系统有效沟通的艺术。就像与人类专家合作一样，你提供的信息越清晰、越具体，得到的回答就越可靠、越有价值。
下一次当你对AI的回答感到怀疑时，不要简单地放弃使用AI，而是问问自己：“我的提示是否足够清晰？我是否提供了足够的上下文？我是否设置了适当的边界？”
记住：AI需要清晰度。你的提示越清晰，它的幻觉就越少。
开始实践这些技巧，你将发现AI可以成为一个更加可靠、有价值的合作伙伴——不仅能够产生创造性的想法，还能提供基于事实的准确信息。在这个AI日益普及的时代，掌握减少幻觉的技巧不仅是技术能力，更是职业必备技能。
最后
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