什么是 AI 幻觉?简单来说,是指 AI 模型生成与事实不符的内容,而向量数据库为防范 AI 幻觉提供了有效的技术路径,通过为 AI 模型提供可靠的知识支撑,减少虚构信息的生成。

AI 模型在生成内容前,先从向量数据库中检索相关的embedding向量,以检索到的非结构化数据作为生成依据。在新闻写作中,AI 模型会检索相关事件的报道、视频等向量,确保生成的新闻内容基于事实,避免编造虚假信息。

大模型结合向量数据库的检索结果,能判断生成内容与事实的一致性,当发现偏差时进行修正。例如在回答历史问题时,通过检索历史文献向量,确保时间、人物、事件等关键信息准确无误。

向量数据库的Collection按领域分类存储权威数据,为 AI 模型提供专业知识支撑,减少跨领域知识混淆导致的幻觉。这种 “检索 - 校验 - 生成” 的技术路径,大幅提升了 AI 输出内容的可信度,推动 AI 技术在对准确性要求高的领域应用。

向量数据库通过 “事实锚定” 技术路径防范幻觉:将权威知识库转化为特征向量存储,AI 生成内容时,系统调用向量数据库检索相似事实向量,通过余弦相似度比对验证输出的事实一致性。

若偏差超过阈值,触发修正机制,强制模型基于数据库中的锚定事实重构答案。例如医疗问答场景,向量数据库核验 AI 诊断建议与临床指南向量的匹配度,将幻觉率降低 40%,确保输出内容可追溯至真实数据源。

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