本文详细拆解大模型幻觉的核心成因，分享3种可直接落地的解决方案（Prompt设计、Fine-Tuning、RAG技术），重点深耕目前最主流、低成本的RAG（检索增强生成）技术，从原理（向量化、相似度计算、系统架构）到实战（Cherry Studio+阿里百炼搭建）一步步拆解，帮小白和程序员彻底解决大模型“胡说八道”的问题，提升生成内容的准确性和可靠性，收藏起来，后续搭建RAG直接套用即可～

大模型“翻车”现场：你以为的专业回答，可能都是它编的

很多程序员和小白刚开始用大模型时，都会被它“侃侃而谈”的样子迷惑——不管问什么，它都能对答如流，语气自信又肯定，仿佛什么都懂。但实际上，大模型藏着一个致命缺点：它会“脑补”错误内容，也就是我们常说的「大模型幻觉」。

我们可以这样通俗理解：大模型就像一个“知识渊博但爱瞎编”的学霸，脑子里存了海量数据，正常提问能给出靠谱答案，但只要遇到它不懂、记忆模糊，或者超出训练范围的问题，它绝不会说“我不知道”——反而会基于现有知识，编造一段逻辑连贯、听起来极其可信，但完全不符合事实的内容，甚至能编出不存在的代码、注解、工具类。

学术上，大模型幻觉被称为“虚构生成”，核心特点就是：生成内容形式连贯、语气肯定，但事实层面错误、不存在，这也是我们用大模型做开发、查问题时最头疼的问题。

举个真实踩坑案例（程序员必看）：我的代码里有一个自定义注解@CustomFilter，这个注解是项目内部封装的，并未开源，大模型肯定没有相关知识，但它给出的回答却头头是道，甚至谎称这是Mybatis-Plus的内置注解——我特意去Mybatis-Plus官方文档检索，根本没有这个注解！

干货来袭：3种方法，让大模型停止“胡说八道”

针对大模型幻觉问题，行业内有3种主流解决方案，其中「RAG技术」是目前最推荐小白和中小企业程序员使用的（低成本、高效果、易落地），下面逐一拆解，重点部分做好标记，方便后续查阅。

方案1：Prompt设计——零成本约束，入门必学

这是最简单、零成本的方法，核心逻辑就是：在提问时给大模型“立规矩”，明确约束它的回答行为，禁止虚构信息。

• 核心操作：在提示词中明确写明规则，比如“必须基于已知事实回答”“不确定的内容一律说‘不知道’”“禁止编造任何未确认的信息、代码、注解”，把规则和你的问题结合起来，一起发给大模型。
• 实战示例：我用下面这段提示词测试，大模型直接给出了“不知道”的回答，彻底杜绝了瞎编的情况，大家可以直接复制套用： 1.不确定、不清楚、无法确认的内容，一律回答：不知道。 ``2.不能根据猜测、可能性、假设来回答。 ``3.所有回答必须基于确定、准确、可靠的知识。 ``4.不允许编造事实、代码、注解或补充未经确认的信息。
• 优点：零成本、上手快，不需要任何算力和技术储备，对所有大模型（ChatGPT、阿里百炼、字节火山等）都有效，适合小白临时应急。
• 缺点：约束力有限，对付简单问题还行；遇到复杂问题、大模型知识盲区，或者需要详细解释的场景，它还是会“忍不住”编造——更关键的是，我们用大模型，本质是想让它给出有效回答，而不是只说“不知道”😭。

方案2：Fine-Tuning（微调）——从根源优化，成本较高

如果说Prompt是“临时立规矩”，那Fine-Tuning就是“从根源改造”，核心逻辑是：用大量高质量、高准确性的相关数据，对基础大模型进行额外训练，调整模型参数，让它从内部记住正确的知识，减少幻觉。

• 核心操作：收集与你的场景（比如医疗、教育、企业开发）相关的高质量数据，清洗、标注后，投入算力对基础模型进行训练，让模型适配特定场景的知识需求。
• 实战案例：曾经的AI六小虎之一，搜狗创始人王小川创立的百川智能，现在已经不再推出通用大模型，转而深耕医疗大模型——背后核心就是持续用海量医疗数据（病历、论文、诊疗规范）对模型进行Fine-Tuning，让模型精准掌握医疗知识，避免医疗场景的幻觉（毕竟医疗领域，一句瞎编可能就是致命的）。
• 优点：效果彻底，能从模型内部提升事实准确性和可靠性，适配特定行业场景，适合有实力的企业落地。
• 缺点：对小白和中小企业极其不友好——需要大量高质量标注数据（难获取）、高额算力成本（训练一次可能要几万、几十万）、专业技术团队（懂模型训练、数据清洗），而且无法教给模型训练数据之外的新知识（比如最新的技术迭代、新闻资讯）。

方案3：RAG技术——给大模型“带参考答案”，首选方案

这是目前最流行、最有效、成本最低的解决方案，不管是小白、程序员，还是中小企业，都能轻松落地，也是本文重点讲解的内容。

核心逻辑（通俗版）：不给大模型“瞎编的机会”，在它回答问题之前，先从你准备好的“可信知识库”（比如公司文档、产品手册、开源源码、权威论文）里，搜索出和问题最相关的内容，然后把“用户问题+相关内容”一起交给大模型，让它基于这些“参考答案”组织语言，相当于让它“照本宣科”，自然不会瞎编。

生活比喻：就像考试时，老师不让学生自由发挥，而是发一本《标准答案汇编》，要求学生所有回答都必须基于汇编里的内容——学生就算想瞎编，也没有机会，RAG就是给大模型的“标准答案汇编”。

RAG核心工作流程（小白也能看懂）

1. 准备知识库：把你手里所有可信的资料（PDF、Word、网页、开源源码、接口文档等），处理成可搜索、可识别的格式（后面会讲具体怎么处理）。
2. 用户提问：比如用户问“我们项目里的@CustomFilter注解有什么作用？”“我们产品的旗舰型号支持哪些AI功能？”。
3. 实时检索：系统会立刻在你准备的知识库中，搜索和“@CustomFilter注解”“旗舰型号AI功能”相关的关键词，筛选出最匹配、最相关的几段内容。
4. 组合指令：系统会自动把“用户问题+检索到的知识库内容”组合成新的提示词，发给大模型，相当于告诉大模型：“只能基于下面这些资料，回答用户的问题，不能加任何自己编造的内容”。
5. 模型生成：大模型会乖乖基于你提供的知识库内容，进行总结、复述，生成准确的回答——几乎不会出现幻觉，因为它没有“瞎编的空间”。

深入拆解RAG：检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）

很多小白听到“检索增强生成”“向量”“相似度计算”就觉得难，但其实只要搞懂核心逻辑，就能轻松上手——RAG的本质，就是“知识库检索+大模型生成”的结合，核心价值有3个：降低幻觉、提供实时信息、支持私域知识（比如公司内部文档、未开源的源码，这些都是大模型训练数据里没有的）。

一个完整的RAG系统，核心分为3个步骤：索引（处理知识库）、检索（找到相关内容）、生成（输出准确回答），下面逐一拆解，结合通俗比喻和实战细节，让小白也能吃透，建议收藏慢慢看！

第一步：先搞懂“向量”——RAG的核心基础（小白必看）

很多程序员和小白一听到“向量”就头疼，觉得是高深的数学知识，但其实我们不需要搞懂复杂的公式，只要理解它的核心作用就够了。

通俗比喻：假设你要教一个外星人理解地球语言，这个外星人不懂中文、英文，却精通数学——你该怎么让它明白“苹果”“电脑”“注解”这些词的含义？

向量的神奇之处就在这里：它能把人类语言中模糊、主观的“语义”（比如“苹果是一种水果，红色、圆形、可食用”），转换成精确、可计算的数学表示——最终形态就是一个固定长度的浮点数数组（比如[0.123, 0.456, 0.789…]）。

简单说：向量就是“语义的数学密码”，把文字变成密码后，计算机就能快速对比、筛选，找到语义相似的内容——这也是RAG能快速检索到相关知识库内容的核心原因。

第二步：把你的资料“向量化”——RAG索引环节（关键步骤）

索引环节，核心就是“处理知识库资料，把资料变成向量，存到专门的数据库里”，方便后续快速检索。这一步分为3个小步骤，每一步都有实用小贴士，小白直接套用即可。

核心逻辑：把知识库资料切分成小块 → 用向量模型把小块转换成向量 → 把“向量+原始文本块”一起存到向量数据库（类似key-value结构，找到向量就能找到对应的文本内容）。

1. 文本分块处理（避免关键信息割裂）

为什么要分块？因为如果把一整篇长文档（比如几百页的PDF）直接转换成一个向量，后续检索时很难精准匹配到具体的关键内容——分块就是把长文档切成一个个语义完整的小片段，让检索更精准。

推荐4种分块方式（小白优先选前2种）：

• 固定长度分块：按预设字符数均匀切分（比如每500字一块），适合格式规整的文档（比如接口文档、源码注释），上手最简单。
• 语义分块：基于句子边界、段落结构进行智能分割，保证每个小块的语义完整（比如一句话、一个段落一块），检索精度最高，推荐优先使用。
• 重叠分块：在相邻分块间设置重叠区域（比如前一块结尾50字和后一块开头50字重叠），避免关键信息被割裂（比如一个完整的代码示例，不会被切成两半）。
• 自定义分块：根据文档结构（章节、标题、源码类）灵活划分，适合复杂文档（比如开源项目源码、多章节PDF）。

2. 向量化编码（小白不用自己搭模型）

向量化编码，就是用专门的“向量模型”，把分好的文本块转换成向量——小白不用自己搭建模型，直接用各大厂商提供的现成模型即可，节省算力和时间。

推荐常用向量模型（按易用性排序）：

• 新手首选：阿里云text-embedding系列（和后面实战的阿里百炼适配，直接调用API即可）、OpenAI的text-embedding-ada-002。
• 备选方案：Google的BERT及其变体、Sentence-BERT（专用语义编码模型，适合英文文档）。
• 本地部署（不推荐小白）：all-MiniLM-L6-v2（轻量但效果一般，亲测不好用，不推荐）、m3e（中文优化开源模型，需要一定部署能力）。

小白小贴士：中小型公司、个人开发者，直接用厂商提供的向量模型API，不用自己部署，省时省力还稳定。

3. 向量存储方案（推荐开源首选）

向量生成后，需要存到专门的“向量数据库”里——普通数据库（比如MySQL）无法高效处理向量的相似度计算，向量数据库是专门为这个场景设计的，检索速度更快、精度更高。

推荐4种存储方案（按小白友好度排序）：

• 开源首选（强推）：Milvus（国产之光，开源免费，功能强大，社区活跃，小白可以跟着教程快速部署，适合个人和中小企业）。
• 全托管服务（懒人首选）：Pinecone（无需部署，直接用云端服务，适合不想折腾的小白，但有一定收费）。
• 轻量易用：Chroma（轻量级开源向量数据库，部署简单，适合小体量知识库（比如几百篇文档））。
• 传统数据库扩展：ElasticSearch（安装向量插件）、PostgreSQL（+pgvector扩展）、Redis（向量搜索模块）——适合已经在用这些数据库的程序员，无需额外学习新工具。

第三步：检索向量化后的内容——找到“参考答案”

检索环节的核心，就是“找到和用户问题语义最相似的文本块”——前面我们已经把知识库资料向量化并存入数据库，这一步就是把用户的问题也转换成向量，然后和数据库里的所有向量对比，找出相似度最高的K个文本块（也就是最相关的“参考答案”）。

通俗比喻：假如把全世界所有人的面部信息都转换成向量，存入向量数据库——你把周杰伦的面部信息转换成向量，输入数据库，数据库会快速匹配出和周杰伦面部向量最相似的人（比如长相相近的“周饼伦”），这就是向量检索的逻辑。

检索核心步骤（3步搞定）

1. 将用户的提问内容，用和知识库相同的向量模型，转换成查询向量（保证编码规则一致，否则无法准确对比）。
2. 用查询向量，和向量数据库里的所有文档向量，进行相似度计算（后面讲具体算法）。
3. 返回相似度最高的K个文本块（K值可自定义，比如返回前3个最相关的）——因为向量和文本块是key-value结构，找到向量，就能直接获取对应的原始文本内容。

第四步：相似度计算——怎么判断“内容相关”？

相似度计算，就是判断“用户提问向量”和“文档向量”的语义相似程度，值越高，说明内容越相关——常用的有3种算法，不用记复杂公式，记住适用场景即可，小白直接对应选择。

1. 点积相似度（简单但效果一般）

计算方式最简单：两个向量对应位置的数值相乘，然后求和，最终值越大，相似度越高。

点积 = (A₁ × B₁) + (A₂ × B₂) + (A₃ × B₃) + ... + (Aₙ × Bₙ)  = Σ(Aᵢ × Bᵢ)  对于 i 从 1 到 n

2. 余弦相似度（最常用，首选）

核心逻辑：计算两个向量与原点形成的夹角的余弦值——夹角越小，余弦值越大，语义相似度越高（高中数学知识，不用深究公式，记住“文本检索首选”即可）。

公式参考（不用记）： A·Bcos(θ) = ——————————————— |A| × |B|其中：A·B = 向量A和B的点积|A| = 向量A的长度 = √(A₁² + A₂² + ... + Aₙ²)|B| = 向量B的长度 = √(B₁² + B₂² + ... + Bₙ²)

举个通俗例子，帮大家理解：

假设：向量A = (1, 2, 3)，向量B = (4, 5, 6)

1. 点积 A·B = (1×4) + (2×5) + (3×6) = 4 + 10 + 18 = 32

2. 向量A长度 |A| = √(1² + 2² + 3²) = √14 ≈ 3.74

3. 向量B长度 |B| = √(4² + 5² + 6²) = √77 ≈ 8.77

4. 余弦相似度 = 32 / (3.74 × 8.77) ≈ 32 / 32.8 ≈ 0.975（值接近1，说明相似度极高）

3. 欧氏距离（侧重空间位置）

核心逻辑：计算两个向量在语义空间中的“直线距离”——距离越近，相似度越高，和余弦相似度逻辑相反，但效果类似。

公式参考（不用记）： 距离 = √[(A₁-B₁)² + (A₂-B₂)² + ... + (Aₙ-Bₙ)²]

3种算法适用场景（小白直接对号入座）

• 余弦相似度：文本语义对比、文档检索排序、内容推荐（RAG最常用，覆盖90%以上的场景，小白直接选这个）。
• 欧氏距离：空间位置测量、聚类分析、异常检测（比如判断某个向量是否是异常数据），RAG中用得较少。
• 点积相似度：快速初步筛选、计算资源有限的场景（效果一般，RAG中不推荐优先使用，除非算力不足）。

第五步：LLM生成——输出准确回答（最后一步）

经过前面的索引、检索步骤，我们已经拿到了和用户问题最相关的K个文本块（参考答案）——这一步就是把“用户问题+检索到的文本块”一起发给大模型，让大模型基于这些文本块生成回答，彻底杜绝幻觉。

简单说：大模型的“思考范围”被限制在你提供的知识库内，只能基于这些可信内容总结、复述，没有任何瞎编的空间——这也是RAG能有效解决幻觉的核心原因。

下面这张流程图，帮大家回顾整个RAG流程，收藏起来，后续搭建时可以对照查看：

实战落地：用Cherry Studio+阿里百炼，10分钟搭建RAG（小白零门槛）

讲了这么多理论，最关键的还是实战——下面用Cherry Studio（轻量易用，小白友好）和阿里百炼（提供免费向量模型和大模型API），一步步搭建一个完整的RAG系统，解决前面提到的“大模型编造@CustomFilter注解”的问题，大家跟着做，10分钟就能上手。

前置准备：电脑一台（无需部署任何环境）、阿里百炼账号（免费注册，有免费额度）、Cherry Studio（免费下载，无需付费）。

第一步：注册阿里百炼账号，获取API密钥

为什么选阿里百炼？不是因为它最好，而是因为它对小白最友好——注册后就能直接获取大模型和向量模型的API密钥，无需额外申请，不用花钱，免费额度足够小白实战和个人使用（腾讯云、百度飞桨也有类似功能，大家可以自行选择，流程类似）。

1. 打开阿里百炼官网（直接百度搜索“阿里百炼”，进入官方平台），用手机号注册账号，完成实名认证（免费，很快）。
2. 登录后，进入“控制台”，找到“API密钥管理”，点击“创建API密钥”，生成Access Key ID和Access Key Secret（相当于你的“账号密码”，后续用来连接Cherry Studio，一定要保存好，不要泄露）。
3. 复制生成的API密钥（Access Key ID和Access Key Secret），后续会用到——阿里百炼的向量模型（text-embedding-v4）和大模型，会自动适配，无需额外配置。

第二步：下载Cherry Studio，配置阿里百炼API

Cherry Studio是一个轻量的大模型开发工具，支持快速搭建RAG系统，无需编写复杂代码，小白直接用鼠标操作即可。

1. 百度搜索“Cherry Studio”，进入官方网站，免费下载并安装（支持Windows、Mac，安装流程和普通软件一样，下一步即可）。
2. 打开Cherry Studio，进入“模型服务”页面，在搜索框中搜索“阿里云百炼”，点击“配置”。
3. 把第一步复制的阿里百炼API密钥（Access Key ID和Access Key Secret），粘贴到对应的输入框中，点击“检测连接”——提示“连接成功”，说明配置完成。
4. 配置向量模型：点击页面最下方的“添加向量模型”，搜索“text-embedding-v4”（阿里百炼的向量模型），选中后点击“确定”，无需额外配置，自动适配。

第三步：添加知识库（核心步骤，解决幻觉的关键）

这一步，我们要把“包含@CustomFilter注解的MilvusPlus源码”（也就是我们的可信知识库）添加到Cherry Studio中，让系统进行向量化处理（对应前面讲的RAG索引环节）。

1. 在Cherry Studio中，进入“知识库”页面，点击“创建知识库”，输入知识库名称（比如“MilvusPlus源码知识库”），选择我们第二步配置好的向量模型（text-embedding-v4），点击“确定”。
2. 点击“添加文档”，选择“本地文件/目录”，找到你电脑中“包含@CustomFilter注解的MilvusPlus源码文件”（可以是单个Java文件、源码压缩包），点击“上传”。
3. 上传完成后，系统会自动对源码文件进行“文本分块→向量化编码→存入向量数据库”，这个过程大概1-2分钟（根据文件大小而定），等待提示“处理完成”即可。

提示：这个过程，就是我们前面详细讲解的RAG索引流程——系统自动帮我们完成了文本分块、向量化、向量存储，小白不用手动操作，非常方便。

第四步：配置助手，测试RAG效果（验证是否解决幻觉）

这一步，我们通过对比测试，看看RAG是否能解决大模型“编造@CustomFilter注解”的问题——分为“不配置知识库”和“配置知识库”两种情况，直观感受RAG的效果。

测试1：不配置知识库，看看大模型是否会瞎编

1. 在Cherry Studio中，进入“助手”页面，点击“创建助手”，输入助手名称（比如“测试助手”），选择阿里百炼大模型，不勾选任何知识库，点击“确定”。
2. 在对话框中输入问题：“@CustomFilter注解有什么作用？它是Mybatis-Plus的内置注解吗？”，发送提问。
3. 结果：大模型果然开始瞎编，谎称@CustomFilter是Mybatis-Plus的内置注解，还编造了它的作用——和我们最开始遇到的问题一模一样。

测试2：配置知识库，看看RAG的效果

1. 编辑刚才创建的“测试助手”，在“关联知识库”中，勾选我们第三步创建的“MilvusPlus源码知识库”，点击“保存”。
2. 再次发送同样的问题：“@CustomFilter注解有什么作用？它是Mybatis-Plus的内置注解吗？”。
3. 结果：大模型基于我们上传的MilvusPlus源码，准确回答出@CustomFilter是项目自定义注解，不是Mybatis-Plus内置注解，还详细说明了它的作用——没有任何编造，完美解决了幻觉问题！

总结（小白必看）

大模型幻觉并不可怕，关键是找对方法——对于小白和程序员来说，RAG技术是最优解：低成本、易落地、效果好，不需要专业的模型训练能力，也不需要高额算力，用Cherry Studio+阿里百炼，10分钟就能搭建一套属于自己的RAG系统，彻底解决大模型“胡说八道”的问题。

最后再梳理一下核心要点，方便大家快速回顾（收藏备用）：

• 大模型幻觉：基于已有知识编造错误但可信的内容，本质是“没有参考答案，只能瞎编”。
• 3种解决方案：Prompt（零成本应急）、Fine-Tuning（企业级根源优化）、RAG（小白首选）。
• RAG核心：索引（处理知识库→向量化→存向量库）→ 检索（找相关文本块）→ 生成（基于文本块回答）。
• 实战关键：用阿里百炼获取API密钥，用Cherry Studio快速搭建，无需复杂代码，小白也能上手。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套 AI 大模型突围资料包：

• ✅ 从零到一的 AI 学习路径图
• ✅ 大模型调优实战手册（附医疗/金融等大厂真实案例）
• ✅ 百度/阿里专家闭门录播课
• ✅ 大模型当下最新行业报告
• ✅ 真实大厂面试真题
• ✅ 2026 最新岗位需求图谱

所有资料 ⚡️ ，朋友们如果有需要 《AI大模型入门+进阶学习资源包》，下方扫码获取~

① 全套AI大模型应用开发视频教程

（包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点）

② 大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

③ 大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

④ AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

⑤ 大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

⑥ 大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

以上资料如何领取？

为什么大家都在学大模型？

最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人，传统岗位不断缩减，但AI相关技术岗疯狂扩招，有3-5年经验，大厂薪资就能给到50K*20薪！

不出1年，“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。

风口之下，与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰，不如先人一步，掌握AI大模型原理+应用技术+项目实操经验，“顺风”翻盘！

这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

以上全套大模型资料如何领取？