幻觉（Hallucination）在人工智能领域，特指生成式模型（如大语言模型）在输出中产生看似合理但事实上错误或完全虚构的信息的现象。这种现象源于模型基于训练数据的统计模式进行预测，当面对知识缺口或模糊查询时，可能生成不真实的内容，例如编造历史事件、科学事实或虚假数据。幻觉不仅影响模型的准确性，还揭示了AI系统在泛化能力和知识可靠性方面的局限。
在AI产品开发的实际落地中，幻觉问题对产品的可信度和用户体验构成核心挑战，AI产品经理需优先考虑缓解策略。例如，通过提示工程（Prompt Engineering）优化用户输入引导模型依赖可靠来源，或采用检索增强生成（RAG）技术将模型与外部知识库集成，以动态补充真实信息。此外，在模型部署前进行严格测试，使用基准如TruthfulQA评估幻觉率，并结合用户反馈迭代优化，能有效提升产品在商业场景中的稳健性和实用性。
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