大模型幻觉

深入分析 2026 年斯坦福 AI 指数报告中提到的 22-94% 幻觉率，为开发者提供关于 RAG 优化、护栏设计及多模型评估的工程化实践指南。

上下文锚定生成 (CAG) 将关注点从知识检索转向解码层控制，通过有效消除语义漂移，从根本上减少大语言模型的幻觉问题。

深入探讨传统余弦相似度导致 RAG 系统幻觉的原因，并学习如何实施语义压力（ΔS）指标，以确保 LLM 输出的高保真度。