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title: "Hallucination Mitigation in LLM Systems"
type: concept
created: 2026-06-04
tags: [hallucination, llm, safety, faithfulness]
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# Hallucination Mitigation（幻觉抑制）

**定义**：在 LLM 系统中抑制模型生成不忠实于输入或事实的信息的一组技术和方法。

## 方法分类

### 1. 检索锚定
- [[rag|RAG]]：通过外部检索提供事实基础
- [[content-grounded-retrieval]]：严格限定于提供的内容

### 2. 推理闸门
- [[sufficiency-check|充分性检查]]：评估证据是否充足后再生成
- Self-Consistency：多路径采样投票

### 3. 训练时抑制
- [[rlhf|RLHF]]：通过人类偏好对齐减少编造
- [[dpo|DPO]]：直接偏好优化
- Factuality tuning：事实性微调

### 4. 推理时控制
- 约束解码（constrained decoding）
- 引用强制（citation enforcement）

## IntrAgent 的贡献

[[intragent|IntrAgent]] 的 [[sufficiency-check|充分性检查]] 属于**推理闸门**类——在生成最终答案前显式评估信息充分性。与 RAG 的隐式可靠性不同，这是一个显式的质量控制步骤。

## 相关概念

- [[sufficiency-check]] — 充分性检查作为幻觉抑制闸门
- [[content-grounded-retrieval]] — 内容锚定抑制幻觉
- [[faithfulness-in-ai]] — AI 忠实性
