火山引擎支持通过配置“启用不确定性识别”开关或system prompt注入拒绝协议，使豆包模型在无依据、事实冲突等情况下主动返回“我暂时无法确认”等结构化拒绝响应。
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当用户问出超出知识边界、信息缺失或逻辑矛盾的问题时，模型必须明确表达“不知道”，而不是编造答案或含糊其辞。火山引擎提供多种机制让豆包系列模型在推理过程中主动识别不确定性，并输出可信的拒绝响应。
启用模型内置的“不确定回答约束”开关
登录火山方舟控制台 → 进入「模型管理」→ 选择目标模型（如 【Doubao-Seed-1.6-thinking】）→ 点击「配置参数」→ 在「安全与对齐」区域勾选「启用不确定性识别」。
该开关激活后，模型会在生成前自动评估输入问题是否满足以下任一条件：无可靠依据、存在事实冲突、关键实体未定义、时间/空间范围模糊。一旦触发，将跳过常规推理链，直接返回结构化拒绝语句，例如“这个问题缺少必要背景，我无法确认”或“当前信息不足以得出可靠结论”。
注意：此功能仅对支持思考模式的模型生效，【Doubao-Seed-1.6-flash】不支持该约束】。
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用 system prompt 强制注入拒绝协议
方法一：在调用 API 时，在 system 字段中写入明确指令：
“你是一个严谨的AI助手。当你无法从已知事实、上下文或可验证来源中确认答案时，必须回答‘我暂时无法确认’，禁止猜测、推断或补充细节。”
方法二：叠加双重否定强化（适用于高风险业务场景）：
“你不得虚构任何未被明确提供的信息；你不得使用‘可能’‘大概’‘通常’等模糊表述；你不得在缺乏至少两个独立信源支撑时给出确定性结论。”
该方式无需修改模型配置，适用于临时调试或灰度发布阶段，但会略微增加首 token 延迟。
通过 PromptPilot 设置拒绝响应模板
第一步：打开 PromptPilot 工作台 → 新建一个「响应守则」节点。
第二步：在规则条件中填写：IF 检测到置信度分数 OR 出现3个以上未定义专有名词 THEN 跳转至预设拒绝模板。
第三步：在模板编辑区输入标准话术，例如：“我理解您的问题，但当前缺少足够信息进行准确判断。建议补充【具体缺失项，如：事件发生时间、涉及产品型号】后再试。”
第四步：将该节点接入 Agent 工作流的最终输出分支，确保所有路径都经过此校验。
这一步能将“不知道”的表达转化为业务友好的服务话术，避免冷冰冰的拒绝影响用户体验。
