RAG 幻觉（RAG Hallucination） RAG Hallucination

RAG 幻觉指检索增强生成（RAG）架构下模型输出与事实仍不一致的现象。接了检索不等于不幻觉，出错来源有三类：检索错——召回的来源本身低质、过时或被投毒；检索空——检索池里没有可用信息，模型退回参数记忆硬编；生成偏离——检索到了正确材料，生成时却张冠李戴或过度推断。三类来源各有各的治理点，不能一概归因为“模型不行”。

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对品牌方，这个概念的含义直白：被引用与被正确引用是两件事。生成式引擎普遍采用检索增强，内容进引用池只完成第一步，生成层的三种错都可能落到品牌头上——把竞品参数安到你头上（检索错）、在信息不足时编造你的产品能力（检索空）、转述你的内容时口径走样（生成偏离）。中文侧实测佐证失真并不罕见：媒体 330 次新闻查询实测 AI 引用新闻平均准确率仅约 25%（见准确率 25%数据卡）；幻觉的完整发生机制见幻觉的发生机制页，AI 传谣伤及品牌的实例见Daiwen AI 谣言案例。品牌侧能做的是压缩出错面：参数、口径、时间戳写成机器可读的定义段，减少生成层的自由发挥空间；监测上把“描述是否准确”与“有没有被提及”分开记——被错误提及比不被提及更需要应急处置，两者的应对动作完全不同。