要让自建智能体严格依据资料作答，需在知识注入、模型行为、推理流程三层面设防：先结构化清洗知识库并优化切片；再调低温度、关闭联网与通用知识，添加硬性提示指令；接着启用证据回溯校验；最后进行三轮压力测试。
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要让自建智能体在回答用户问题时严格依据你提供的资料，不编造、不脑补、不调用外部知识，必须切断它对通用知识的依赖路径，并强制其进入“资料约束模式”。这一步不是靠提示词一句话就能生效，而是需要在知识注入、模型行为、推理流程三个层面同时设防。
第一步：知识库上传与结构化清洗
把原始PDF/Word/网页等文件拖入知识库前，先手动删掉所有与业务无关的页眉页脚、版权声明、目录索引、参考文献列表。这些内容会污染向量切片，导致模型在检索时误匹配到“本文共56页”这类无意义片段，进而触发幻觉式回应。
上传后立即点击“查看切片”，检查系统是否将一段产品参数表错误地切成了5个孤立短句。如果是，说明语义切分失败，【必须点开“高级设置→切片方式”，改用“按标题层级+段落”而非默认的“固定字符数”】。否则后续所有“只答资料”的努力都会被低质量切片瓦解。
第二步：配置模型推理策略
进入模型设置页，将温度（Temperature）调至0.1以下，关闭“启用联网搜索”和“启用通用知识增强”两个开关——这两个选项在多数平台默认开启，是幻觉的主要温床。
在系统提示词末尾追加硬性指令：“你只能从已加载的知识库中提取信息作答；若问题涉及知识库未覆盖的内容，必须明确回复‘该问题暂未收录在当前资料中’，禁止推测、禁止举例、禁止补充任何额外说明。”
注意：这句指令必须放在提示词最后，且前面不能有空行。部分平台会把空行后的文本识别为用户输入，导致指令失效。
纳米AI是一款基于人工智能大模型技术开发的智能应用工具，主要用于提供AI问答、内容生成、信息整理与智能搜索辅助等功能。用户可通过自然语言交互方式获取结构化信息与文本内容，用于学习、办公及内容创作等多种场景。
第三步：启用“证据回溯”校验机制
方法一：开启“引用溯源”功能，在回答末尾自动标注来源文档名与段落编号。测试时故意问一个资料里没有的问题，如果回答中出现带编号的引用，说明模型正在伪造证据，需立刻退回第二步检查模型开关。
方法二：在调试窗口输入“请复述知识库中关于‘交付周期’的全部原文”，观察返回内容是否与原始资料逐字一致。如有缩写、转述、合并句子，证明模型仍在做隐式摘要，此时要关闭“启用智能摘要”选项并重新触发知识学习。
方法三：用知识库中明确否定的信息反向验证。例如资料写明“不支持iOS 14以下系统”，就提问“是否兼容iOS 13？”，正确回答只能是“不支持”。若出现“建议升级系统以获得更好体验”之类柔性表述，说明模型在绕过约束，必须强化系统提示词中的禁令措辞。
第四步：上线前执行三轮压力测试
第一步：用资料中完全未提及的术语提问，如“你们使用的是Transformer v3架构吗？”，确认回答为标准拒绝话术；
第二步：用资料中存在但表述模糊的句子提问，如“响应时间≤200ms”，接着问“最快能达到多少毫秒？”，确认回答为“资料未说明具体最快值”而非自行估算；
第三步：复制资料原文中一段带数字的描述，删掉关键数值后提问，如原文是“支持最多128个并发连接”，提问“支持最多__个并发连接”，确认模型不会填空补数。
