千问生成幻觉信息时，应通过限定问题边界、嵌入可信事实锚点、拆分复合问题、要求标注出处及启用lcas v3.1一致性提示词五种方法规避。
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如果您使用千问进行文本生成，但输出内容中出现与事实不符、虚构细节或逻辑矛盾的信息，则可能是模型产生了幻觉。以下是避免千问生成幻觉信息的具体方法：
一、限定问题边界与具体场景
缩小问题的时间、地域、对象和任务范围，可有效抑制模型对未知信息的自由补全行为，使其响应严格受限于给定条件。
1、在提问开头直接标注时间范围，例如“请依据2023年教育部发布的《新时代基础教育强师计划》原文，说明县域教师轮岗制度的实施周期”。
2、指定唯一明确对象，例如将“介绍一种降压药”改为“说明氨氯地平片（商品名：络活喜）在中国国家药品监督管理局批准说明书中的禁忌症”。
3、声明使用对象与表达限制，例如“向糖尿病患者家属解释胰岛素注射步骤，要求不出现‘β细胞’‘葡萄糖转运蛋白’等术语”。
二、嵌入可信事实锚点
提供已验证的准确数据、权威文件名称及条款编号，能引导千问优先匹配已有知识，而非启动概率推演。
1、在问题中插入确切数值，例如“根据《中国统计年鉴2024》表4-2，2023年全国粮食总产量为69541万吨，请据此计算人均占有量（按140967万人计）”。
2、引用法规原文结构，例如“依据《中华人民共和国广告法》第二十八条第二款第（二）项，何种情形被认定为‘以虚假或者引人误解的内容欺骗、误导消费者’？”
3、附带可查证来源标识，例如“参考国家卫健委官网2024年12月发布的《成人高脂血症食养指南（2024年版）》第3.1节，每日胆固醇摄入建议上限是多少毫克？”
三、拆分复合问题为单点指令
多条件叠加或跨逻辑层的问题易导致内部推理链断裂，引发中间环节虚构；逐个击破可确保每步输出均可验证。
1、将“分析短视频平台算法推荐对青少年睡眠时长与抑郁情绪的影响机制”拆解为：“当前主流短视频平台公开披露的推荐算法核心目标函数是什么？”、“《中国青少年健康状况白皮书（2024）》中关于12–18岁人群平均每日睡眠时长的数据是多少？”、“世界卫生组织ICD-11中对‘抑郁情绪’的临床定义是否包含睡眠减少这一条目？”
2、对因果类陈述先验验证前提，例如先问“国家医保局是否于2023年11月印发《关于全面开展医保药品耗材追溯码采集工作的通知》？”，再问“该通知中要求医疗机构在何时前完成全部在用药品追溯码系统对接？”
3、流程类问题分步索要，例如第一轮问“申请北京市居住证需提交的法定材料清单有哪些？”，第二轮基于前序答案追问“其中合法稳定就业证明具体指哪些类型文件？”
四、要求标注出处与不确定性提示
显式指令模型区分确定性事实与推测性内容，有助于识别知识盲区，并暴露未加验证的生成片段。
1、在问题中加入格式指令，例如“请对每一项回答标注信息来源，格式为【来源：×××（年份）第×章第×条】；若无对应出处，请明确写‘暂无公开权威依据’”。
2、强制不确定性表达，例如“请说明2024年我国光伏组件出口欧盟的同比变化率，并在不确定处使用‘可能’‘据部分行业报告估算’‘尚未见官方发布’等措辞”。
3、禁用绝对化表述，例如“禁止使用‘所有’‘必然’‘完全’‘绝对’等词；若涉及政策适用范围，须注明‘以地方实施细则为准’”。
五、启用lcas v3.1一致性提示词技术
采用已验证的提示词工程方案lcas v3.1，可在不微调模型的前提下，显著提升长文本生成过程中的逻辑连贯性与关键事实留存率。
1、在输入前缀中嵌入标准指令模板：【lcas v3.1-consistency mode:on】【fact-lock:enabled】【step-check:enabled】【output-format:claim→source→certainty】。
2、对超过500字的输出请求，主动添加分段校验指令，例如“请将下述分析分为‘政策背景’‘执行现状’‘现存矛盾’三部分，每部分末尾附加一句‘该部分所述内容是否可在国家发改委官网2024年公开文件中查证？是/否’”。
3、对含数字、日期、名称等关键字段的输出，追加反向验证指令，例如“请列出上文提到的所有年份，并说明每个年份对应事件是否载于《国务院公报》2023年第1–12期”。
