解读

面试官想考察三件事：

1. 你是否能把大模型幻觉问题量化，而不是拍脑袋说“差不多”。
2. 你是否熟悉中文场景下可用的知识库形态（企业私库、百科、法规、行业数据库）。
3. 你是否能把“一致性”拆成可落地的算法指标与工程链路，并能在百亿模型在线服务里跑通，而不是离线跑个脚本就算完。

知识点

1. 声明抽取（Claim Extraction）
   用中文UIE微调模型或Seq2Seq+指针网络把生成文本拆成<主语，谓词，宾语，时间，否定>五元组，解决中文“的得地”及“否定漂移”问题。

2. 知识检索（Knowledge Retrieval）
   先对知识库做BM25粗排，再用中文bge-large-zh-v1.5向量模型做精排，top-k=5，召回率>92%。

3. 事实验证（Fact Verification）
   采用**“自然语言推理+规则”双通道**：

   • NLI：把声明与检索到的每条知识拼成[CLS]声明[SEP]知识[SEP]，用中文RoBERTa-large-NLI输出“蕴含/中立/矛盾”三分类。
   • 规则：对数值、时间、专有名词做正则+数字归一化，防止“3000万元”与“3千万”被判矛盾。

4. 一致性得分（Consistency Score）
   声明级得分：
   S_claim = max(P_entail) – max(P_contra)
   若S_claim < –0.15 记为幻觉声明。
   全文得分：
   S_doc = Σw_i·S_claim_i，w_i按信息熵加权，突出实体密度高的句子。

5. LLMOps闭环
   把上述流程封装成Kubernetes微服务：

   • 声明抽取Pod：GPU 1/10卡，RT<120 ms。
   • 向量检索Pod：Milvus双副本，IVF_SQ8索引，QPS>800。
   • 验证Pod：CPU 4核，batch=32，RT<80 ms。
     结果写回Prometheus，一致性得分<0.6 自动触发人类标注回流，每周增量微调NLI模型，幻觉率两周内从18%降到7%。

答案

给面试官一段可直接落地的“六步法”：

1. 声明抽取：用自训中文UIE模型把生成文本拆成五元组，保证否定边界正确。
2. 知识召回：混合检索（BM25+bge向量），top5返回，覆盖企业私库+百科+法规。
3. 事实验证：RoBERTa-large-NLI三分类，数值规则二次校验，输出蕴含概率。
4. 得分计算：声明级max蕴含–max矛盾，全文按信息熵加权平均，阈值0.6以下标红。
5. 工程化：K8s微服务拆分，Prometheus监控，RT<300 ms，QPS>500。
6. 持续迭代：低分样本自动入标注池，每周增量微调，幻觉率持续下降。

拓展思考

1. 如果知识库本身过期或矛盾，如何给知识置信度再打分？
   可引入时间戳+溯源链，用PageRank-like算法给知识节点加权重，NLI阶段把权重作为先验概率融入。

2. 遇到多跳事实（A的B的C是多少）怎么办？
   先做一次知识图谱路径搜索（Neo4j或HugeGraph），把多跳子图序列化成文本，再送进NLI模型，F1可提升11%。

3. 若要支持实时流式生成（直播字幕），如何做到逐句验证不阻塞？
   采用滑动窗口+异步队列：生成端每句直接返回给用户，后台协程做验证，3秒内把一致性徽章patch到前端，用户体验无感。