双约束抗幻觉
通过外部知识校验与上下文引导推理链双重约束大语言模型，抑制生成幻觉并中和偏见，让大模型推荐从能用变为可信。
Wang, Ruiqin · Yangyang, Ding · Maosen, Li · Senhao, Lin · Yang, Qi
Knowledge-Based Systems 2026
通过外部知识库对输入进行校验，在生成之前阻断错误信息的传播，不再依赖模型自身的记忆。
上下文引导推理链在最终评分前平衡正负信息，避免模型被某一方向的证据带偏。
在多个公开数据集上的实验显示，RMSE、MAE、AUC 指标均优于现有方法，证明可信增强没有牺牲准确性。
消融实验证实外部知识校验和上下文引导推理链各自对性能有实际贡献，而非冗余设计。