Claude教程：Claude怎么最小化幻觉

Claude怎么最小化幻觉

尽管 Claude 功能强大且多才多艺，但有时会生成事实上不正确、不一致或与给定上下文无关的文本。这种现象被称为“幻觉”，可能发生在模型试图填补知识空白或输入不明确时。让我们探讨各种策略来最小化幻觉并提高 Claude 输出的准确性和可靠性。通过实施这些技术，您可以确保更好的用户体验和更值得信赖的结果。

1. 允许 Claude 说“我不知道”

策略描述：减少幻觉的一种有效方法是明确允许 Claude 说“我不知道”，尤其是在询问基于事实的问题时。这允许 Claude 承认其局限性并避免生成不正确的信息。

示例提示：

    
    System：请尽你所能回答以下问题。如果你不确定或没有足够的信息提供一个自信的答案，只需说“我不知道”或“我不确定”。
User：布基纳法索的首都是哪里？

通过给 Claude 一个明确的“出口”，可以减少它生成不准确信息的可能性。

提醒：虽然 Claude 在互联网上阅读了很多内容并了解现实世界的事物，但它无法访问互联网。Claude 是在可能超过一年的数据上训练的，它也不了解当前事件。

2. 要求 Claude 提供直接引用

策略描述：在处理长文档时，要求 Claude 提取与特定问题相关的逐字引用可以帮助最小化幻觉。这种方法对较长的文档（>300 字）更有效，对较短的文档可能不太可靠。

示例提示：

    
    User：考虑以下文档：
\
{{DOCUMENT}}
\

请从该文档中提取与问题 <question>{{QUESTION}}</question> 相关的逐字引用。如果该文档中没有与此问题相关的引用，请说“我找不到任何相关的引用。”

通过请求直接引用，可以更轻松地验证 Claude 提供的信息的准确性，并进一步让 Claude 使用引用进行内联引用。可以执行字符串匹配或计算引用与原始文档之间的重叠百分比，以确保模型没有产生幻觉。

引用提取准确性说明：在要求引用时，可能无法100%复制原始文档文本，但希望保真度很高。例如，如果文档中有错误，模型可能会添加“[sic.]”，或者为引用添加上下文，如“他 [Brian] 邀请她 [Diana] 共进晚餐”，只要添加的内容准确即可。

如果认为 Claude 添加了不准确的内容，需要过滤非常高的重叠度，并使指令更严格，例如添加类似“请确保你的引用直接逐字摘自文档。不要添加任何额外的内容，如消歧或评论”。

可以进一步利用 Claude 提取的直接引用，告诉 Claude 只有在找到相关信息的情况下才回答，或者将其答案仅基于从提取的引用中找到的信息。请参阅提示库中的这个基于引用的示例提示：

    
    System：你是一位专家研究助理。这是一份你将回答问题的文档：
\
{{DOCUMENT}}
\

结语

通过实施这些策略，可以显著减少 Claude 生成幻觉的可能性，提高其输出的准确性和可靠性。理解和应用这些方法将有助于优化用户体验，并确保生成的信息更值得信赖。如果在使用 Claude 时仍然遇到问题，请随时联系客户支持团队，我们将随时为您提供帮助。

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