幻觉降低与可靠性工程深度实用指南

AI 幻觉不可避免，但高可靠性工程让幻觉可控、可查、可防，助你打造值得信赖的智能系统。

本文系统梳理了 RAG 与 Agent 应用中降低幻觉、提升可靠性与可追溯性的工程实践，涵盖来源归因、声明校验、检索回退、输出约束、可观测性、在线评测与运行时保护等关键环节，助力构建高可信 AI 系统。

来源归因与回答限定

在高可靠性 RAG 系统与 Agent 应用中，确保输出可追溯、基于证据是基础。以下措施可有效提升透明度：

• 引用检索源与知识库：模型输出需附带来源标识（如文档编号、链接、原句摘录），可在答案结构中保存引用列表，并在回答中注明出处。
• 基于证据作答/拒答：要求模型仅基于检索材料作答，材料不足时应返回统一格式的拒绝回答（如“当前无法确认此问题答案”）。可通过工具调用或 structured prompt 强制输出包含引用字段，例如用 Pydantic 定义输出 schema。

声明校验机制

为确保生成内容的准确性，需对关键陈述进行自动化校验：

• 自动化校验：对答案中的 claim 进行再检索和匹配验证，核查日期、数值等与权威来源是否一致。
• 工具辅助校验：对可量化陈述用工具检查，如日期/年龄计算、代码/公式静态检查、结构化数据模式匹配等。建议采用指数退避重试和错误码监控。
• Fact-checker Agent 二次验证：引入“审查者”Agent，对初步答案进行二次审阅。可借鉴 CRITIC、Reflexion、Self-Ask 等多轮自检思路。

检索失败与回退策略

当检索无结果时，需设计多层回退机制，保障系统健壮性：

• 多轮检索与查询扩展：自动对用户查询进行重写或泛化后重试，并行多种检索方式（如语义向量＋关键词、多问法）。
• 降级方案：预设通用回答模板或礼貌提示，避免输出空洞答案。
• 拒答统一格式：无法获得证据时，返回结构化拒答（如 answer: null 或特定错误码字段），保证输出规范。

输出约束

对输出结果进行结构和格式约束，有助于提升可用性和一致性：

• JSON Schema 验证：为 API 输出指定 JSON Schema，自动验证生成结果。例如使用 langchain 的 structured_output 或 OpenAI 函数调用机制。
• 正则表达式和格式控制：在 prompt 中引入格式化指令或格式化库，强制答案匹配正则或枚举值。
• 工具调用失败响应：所有外部工具调用需定义统一错误响应结构，捕获异常并返回结构化信息。

# 工具调用异常处理示例
try:
    result = tool.run(args)
    return {"success": True, "result": result}
except Exception as e:
    return {"success": False, "error_code": "TOOL_ERROR", "message": str(e)}

• 接口状态字段：所有接口和 Agent 返回应包括统一的状态字段（如 success、error_code），便于下游解析。

可回溯与可解释

提升系统可观测性和可追溯性，有助于问题定位和合规审计：

• 链路追踪与可观测：启用端到端追踪工具（如 LangChain 回调、LangSmith、OpenTelemetry/OpenInference、LlamaIndex），记录调用链和上下文。
• Token Attribution：记录每个生成 Token 所依赖的来源文档或工具调用，便于溯源。
• 输出级元数据注入：在输出中附加 source_id、tool_call_id、schema_version 等追踪字段，方便用户和审计系统获取出处信息。

在线评测与演进

持续评估和优化系统表现，需结合离线与在线实验：

• 离线对照实验：通过消融实验和离线评估对比不同组件贡献，构建测试集自动打分，评估变化显著性。
• 在线 A/B 测试：生产环境分流对比不同方案，仅更改单一变量，分析准确率、响应时间、满意度等指标。
• 请求灰度回放：收集生产请求日志离线回放，模拟新版本效果，提升评估置信度。
• 自动标注与样本库：结合用户反馈和弱监督方法，定期扩充训练/测试集，提升评测覆盖。

# 在线实验模板示例
import random
queries = load_test_queries()
baseline_results, new_results = [], []
for q in queries:
    if random.random() < 0.5:
        ans = run_baseline_model(q)
        baseline_results.append((q, ans))
    else:
        ans = run_new_model(q)
        new_results.append((q, ans))

baseline_acc = evaluate_accuracy(baseline_results)
new_acc = evaluate_accuracy(new_results)
p_value = compute_statistical_significance(baseline_results, new_results)
print(f"Baseline acc={baseline_acc}, New acc={new_acc}, p={p_value}")
{
  "experiment": "prompt_ablation",
  "baseline": {"accuracy": 0.85, "latency_ms": 120},
  "candidate": {"accuracy": 0.87, "latency_ms": 130},
  "p_value": 0.04,
  "conclusion": "Candidate 优于 baseline，有统计显著差异"
}

运行时保护机制

为保障系统稳定性，需制定细致的错误分类、重试与熔断策略：

• 错误分类表：预设常见错误类型、重试策略和处置方法。

• 熔断策略：对服务、Agent 节点和工具调用层面实施熔断，实时监测错误率、延时和状态码，超过阈值自动熔断，防止连锁故障。
• 限流与隔离：设定调用配额和超时阈值，防止单个请求耗尽资源，对超长对话采用滑动窗口限流。

# 灰度发布与熔断策略 YAML 配置示例
canary_release:
  traffic_ratio: 0.1        # 10% 流量导入新模型/新逻辑
  metrics:
    - name: "accuracy"
      threshold: 0.01      # 精度提高阈值
    - name: "latency"
      max_allowed_ms: 200

circuit_breaker:
  enabled: true
  failure_rate_threshold: 0.3   # 错误率 30% 触发熔断
  min_request_count: 10        # 最小监测请求数
  cool_down_period: 300        # 触发熔断后冷却 300 秒
  monitored_errors:
    - "timeout"
    - "rate_limit"

• 逐步灰度发布：先对小比例用户启用新版本，观察指标，符合预期再全量推广。

总结

本文系统梳理了 RAG 与 Agent 系统中降低幻觉与提升可靠性的工程实践，包括来源归因、声明校验、检索回退、输出约束、可观测性、在线评测与运行时保护等模块。通过结构化输出、自动化校验、链路追踪和运行时保护等手段，可显著提升系统的准确性、透明度和稳定性，为构建高可信 AI 应用提供坚实基础。