随着 ChatGPT 的出现，「AI 幻觉」一词被频繁提及。那么，什么是 AI 幻觉？简单来说，就是大模型在一本正经地胡说八道。

不止 ChatGPT，其他大语言模型也经常如此，究其根本是大语言模型在训练的过程中存在数据偏差。为此，当问题不在射程范围内，它们或开始模糊答案，或编造一些看似正确的错误答案。在此情况下，如何阻止「AI 幻觉」成为开发者亟待解决的事情。

本文将从应对思路讲起，由原理、工具、操作实例展开，手把手教你如何阻止「AI 幻觉」！

阻止大模型“胡说八道”的三种思路

总体而言有三种思路：微调大语言模型、调整 prompt、用知识库进行限制。

提起阻止「AI 幻觉」，大家首先会想到用自己的数据对大语言模型进行微调。不过，这种思路是不切实际的，因为微调这件事情本身就与大语言模型的特点——零样本迁移。再者，微调需要准备大量的数据用于训练，这就对数据提出了更高的要求，例如数据必须有用，要进行数据清洗、数据要与训练适配等。此外，训练大模型对于资源的消耗堪称巨大，一般开发者很难承受背后的高昂费用。不止如此，经过微调的模型也不足以通用，甚至失去了大语言模型零样本迁移的优势，其成本和收益根本不成比例。

第二种思路是调整 prompt，即修改提示，例如，可以跟 ChatGPT 说"当你不知道答案的时候，不要编造答案，直接回答不知道。"但是，如果大家尝试过就会发现，ChatGPT 并不能很好地遵循此类指令，仍旧会出现编造答案的情况。另外，prompt 的长度是有限制的，众所周知 OpenAI 的调用按照长度单位 token 收费。超长且不甚有用的 prompt 只会弊大于利，只调整 prompt 的方式都谈不上是最优解。

第三种思路是通过建立知识库（Knowledge Base）的方式限制 「AI 幻觉」的“自由发挥”。知识库，顾名思义是给 ChatGPT 灌输一些额外的知识，为它提供更多的参考。前面提到了 token 的限制，因此如果把知识一股脑地“喂”给 ChatGPT 绝对属于得不偿失，且知识库中的知识未必都对问题有帮助。在此情况下，需要对这些知识进行语义搜索或者说是初步筛选，以找出真正有用的知识。不过，传统的知识检索的方式与之并不适配。如果只进行关键词搜索，答案很可能对回答问题毫无帮助或者遗漏重要的消息， CVP Stack 能够有效地解决这一问题。

什么是 CVP Stack？C 是以 ChatGPT 为代表的大模型，它在 AI 程序中充当中央处理器的角色；V 代表 Vector Database，即以 Zilliz Cloud 和 Milvus 为代表的向量数据库，为大模型提供知识存储；P 代表 Prompt Engineering，各环节通过 prompt 的方式进行交互。CVP 是我们的工程师在做问答机器人 OSSChat 时提出来的一种技术栈，对该项目感兴趣的同学可以点击详情了解（https://osschat.io/chat）。

CVP Stack 实操：用 Zilliz Cloud 和 LangChain 进行知识增强

如何借助 CVP Stack 模式对大模型进行知识增强？接下来的这个实例或许可以帮助大家了解一二。

不过，在正式进入实操环节前，需要先准备好 Zilliz Cloud。Zilliz Cloud 是用于全托管 Milvus 的云服务，有了 Zilliz Cloud 后，用户无需本地部署或维护向量数据库 Milvus，可以更加简单、快速地上手操作。目前，Zilliz Cloud 已经支持 AWS、GCP 的服务，今年 6 月底即将登陆阿里云，其他几朵云的服务也已提上日程。

回到 Zilliz Cloud 的准备环节：

• 用户首先可以在 Zilliz 官网注册账号及登陆（https://cloud.zilliz.com/signup），现在注册即可获赠价值 400 的 credits；

• 登陆后可以创建 Database，在此环节可以选择对应的云服务及所属项目；

• 选择过后，页面右边会给出计费方式；

• 随后便可在底部使用你所创建的 database；

• 完成该步骤后，在 database details 中找到连接数据库的地址。有了连接地址后，用户就可以根据自己的计算机语言偏好选择用何种 SDK 进行操作。

准备完成后便可进入实操环节，用 Python 代码基于 Langchain 搭建一个带有知识增强的智能聊天机器人。其中 Vectorstore，也就是向量存储部分，会用到 Zilliz Cloud。该系统的架构主要分为问答和知识录入两条链路：

• 知识录入：把文档转成向量，将其存储在 Zilliz Cloud 之中。由 Zilliz Cloud 提供向量存储和语义搜索的能力，在提问环节为 ChatGPT 提供额外的知识以增强其问答能力。

• 问答：向大模型提问并得到最后的答案。不过如果在这个过程中使用知识增强，首先会将问题转换成向量，随后在知识库也就是向量数据库中进行语义搜索，并筛选出其中有用的信息，最终连同问题一起交给 ChatGPT。此时，ChatGPT 会综合问题及接收到的有用信息给出一个更靠谱的回答。

具体操作如下：

首先导入需要的 Langchain 模块（根据环境安装相关 python 依赖，比如 LangChain、pymilvus）。

其中文档的加载和处理部分会用到 LangChain 提供的网页加载、文本拆分工具，具体代码如下：

此处有一个在线的 demo 供大家参考，目前已公开在 Hugging Face 中，链接为 https://huggingface.co/spaces/SimFG/LangChain-Zilliz-Cloud

｜demo 图片

｜打开 demo 后会看到该页面

• 输入 URL 地址，该网页的内容将会被拆分并转成向量，存入数据库；

• 从 OpenAI 获取 key，用于连接 OpenAI 服务；

• 填写 Zilliz Cloud 数据库的连接信息，包括前文中提到的连接地址、用户名和密码；

• 点击 Load Data 创建知识底库，创建时间取决于文档长度；

• 加载完毕便可进行提问。

以上便是借助 Zilliz Cloud 和 LangChain 实现问答机器人（大模型）知识增强的全过程，具体讲解视频和 PPT 可点击获取。 （本文作者顾梦佳系 Zilliz 算法工程师）

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