对于LLM应用的幻觉问题，是大家都十分关注的，也是在做大语言模型应用时遇到的最为头痛的事情。我们在使用DeepSeek做根因分析的时候，也经常遇到幻觉带来的麻烦。甚至有时候DeepSeek为了完善幻觉推理，不顾数据包中的指标数据，非要对某个指标设置一个假设值。确实没错，在数据后面明目张胆地加上“(假设值)”。

从理论上讲，幻觉是不可避免地存在的。幻觉产生的原因也很多，比如背景知识错误、背景知识缺失、背景知识中存在矛盾点、数据之间存在矛盾等。因为大模型的基本原理还是基于数学模型的，为了达到数学模型的平衡，大模型只能编造事实来实现自洽。

既然幻觉不可避免，那么又如何理解幻觉可以消除呢?通过提高知识的质量，提高数据的质量，是可以显著减少幻觉的。甚至在某个十分具体的领域，你可以通过细致的工作，让某个领域的背景知识、数据都准确无误，甚至达到生成可放心执行的操作命令的程度。

看网上很多团队测试的一些情况，比如基于RAG嵌入的知识库，说幻觉很严重。其实做RAG本地知识库也非易事，你嵌入的知识的质量是决定知识库质量的关键。比如你书中有一张插图，人类可以十分清晰地识别出这个图，不但不会对上下文产生误解，甚至还可能因为这张图而使相关知识变得更加易懂。但是对于大模型来说，这张图可能是最大的误解来源，书中上下文的向量数据因为这张图而发生了改变，影响了对关键数据的识别。

如果你能够在做向量化之前对这些数据做精细的预处理，那么知识库的质量会有质的提升。那句老话还是对的，智能背后全是人工。想要偷偷懒，直接利用开源的框架，不费劲地搞出高质量知识库，那基本上是做梦。

只要有足够的投入，虽然我们无法彻底消除幻觉，但是对于已知问题，大部分幻觉还是可以消除的。如果你是在建设一个领域大模型应用，那么经过细致的打磨，还是能够收获不错的效果的。前提是你掌握了正确的方法，并且付出了足够的汗水。

如果想要随便部署一个大模型，简简单单做个知识库，就能解决你生产中的问题，那只是一种妄想。有些企业宁可花数百万上千万去部署满血的非量化的DeepSeek，也不舍得花点钱请专业团队来帮助做知识工程，那就本末倒置了。重视在知识工程上的投入，尊重专家的付出，才能让大模型应用做得更好。

因此在一个大模型应用项目中，不能仅仅依靠开发人员和算法工程师，必须让业务专家深度参与，才能取得好的效果。愿意为知识和经验付费的项目，才能做成高质量的项目。

总结一下消除幻觉的几个方法：1)最重要的一点，专家深度参与;2)高质量并且丰富的数据是直达目标的关键;3)高质量的知识和运维经验;4)高水平的数据预处理。