AI专项完整解析大模型工程面试题
大模型为什么会出现幻觉？怎么缓解？
幻觉是概率生成在信息不足、目标不清或工具链失真时产生的未支撑内容，需要评测、证据和产品护栏共同治理。
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直接结论
大模型根据上下文预测输出，并不天然执行事实数据库查询；当训练知识不足或过时、提示含糊、上下文冲突、检索失败，或任务强迫它给出确定答案时，可能生成流畅但无依据的内容。缓解要分层：明确任务和允许拒答，提供可信且有权限的检索或工具，要求可核验引用，对结构化输出使用 schema 校验，在高风险动作前加人工审批，并建立覆盖真实失败模式的持续评测。没有单一提示能“彻底消灭幻觉”。
原理与步骤
先定义什么算错误：事实不符、引用不支持、遗漏关键限定、虚构工具结果或不恰当确定性应分别标注。输入侧提升来源质量和时效，推理侧限制可用证据与输出格式，输出侧做规则、事实或工具校验，产品侧让不确定性和来源可见。评测集要包含可回答、不可回答、来源冲突和对抗输入，并按严重性统计。温度降低可能减少随机性，却不能补充缺失知识，也不是事实保证。
工程场景
医疗预约助手可以回答机构营业时间，但治疗建议必须引用批准知识并提示专业人员确认；财务报表摘要应从受控数据查询生成，数字与期间由程序校验。客服机器人遇到知识库无依据的问题应明确说无法确认并转人工，而不是拼接相似条目。线上记录用户问题、检索文档、工具结果和最终答案，脱敏后回流评测；高严重性错误触发回滚模型、索引或提示版本。
验证与边界
引用 URL 可能失效、过期或与结论无关，所以必须检查支持关系和日期；RAG 也会检索错文档并把错误放大。自动评委不能替代领域专家，尤其在低频高损失场景。安全拒答过多会伤害可用性，需要同时度量正确回答率、错误回答率和不必要拒答率。任何模型和参数更新都要跑回归集，且不应把内部推理文本当作事实审计证据，审计应依赖输入来源、工具输出和可复现结果。
答题练习
- 1先定义并分类幻觉
- 2证据工具校验和审批分层
- 3持续评测而非一次提示优化
常见错误
- 宣称低温度能解决事实错误
- 有引用就默认结论受支持
可能追问
- 如何设计无答案测试集
- 高风险领域怎样设置人工审批
来源记录
- 原始来源
- 小林面试笔记
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