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LLMs Usage FAQ in Mandarin: Difference between revisions
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→如何解決：AI 好笨啊，問它 AABB 都不知道
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如果是太新或冷門的資訊，無法透過網路搜尋即時取得時，則建議採用第二種上傳知識檔案的方式。有時候 AI 會宣稱已經理解 AABB 不懂裝懂的狀況，則可以提出基本概念問題進行驗證。 | 如果是太新或冷門的資訊，無法透過網路搜尋即時取得時，則建議採用第二種上傳知識檔案的方式。有時候 AI 會宣稱已經理解 AABB 不懂裝懂的狀況，則可以提出基本概念問題進行驗證。 | ||
== 如何解決AI模型產生錯誤網站連結？ == | |||
📝 詢問內容：目前運用Grok、ChatGPT、Perplexity等AI工具，搜集全球特定行業前10大企業的財務數據與資本狀況，並整理成表格形式。同時，還需要附上數據的原始網站連結作為參考依據。然而，這三種AI工具產生的網站連結全部都有錯誤。請問大家是否有解決方案，能夠避免這類語言模型持續產出不正確的參考連結？ | |||
💬 回覆內容：如果要使用原本的模型，而不是更聰明的推理模型，可以要求AI在給結論前，增加一個前置步驟：請將問題答案的相關網頁段落文字，擷取摘要並編號，再根據這些段落回答問題。就可以讓比較笨的模型減少幻覺的機率。<ref>[https://docs.anthropic.com/en/docs/test-and-evaluate/strengthen-guardrails/reduce-hallucinations Reduce hallucinations - Anthropic]</ref><ref>[https://the-learning-agency.com/the-cutting-ed/article/hallucination-techniques/ Improving AI-Generated Responses: Techniques for Reducing Hallucinations - The Learning Agency]</ref><ref>[https://www.godofprompt.ai/blog/9-prompt-engineering-methods-to-reduce-hallucinations-proven-tips 9 Prompt Engineering Methods to Reduce Hallucinations (Proven Tips) - Workflows] "Step-Back Prompting is a technique where you ask the AI to review its previous response and make sure it is accurate. " </ref> | |||
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