让LLM总是用事实而不是虚构来回答问题

原文：Teach your LLM to always answer with facts not fiction

LLM幻觉与使用Vector SQL减少幻觉

主要信息

• LLM（Large Language Model）是一种高级AI系统，可以回答广泛范围的问题，但在陌生话题上可能出现幻觉现象。
• 幻觉是指在缺乏外部刺激的情况下，产生具有真实感知质量的感知错误。
• 增加外部知识可以减少LLM幻觉的出现。
• 使用Vector SQL可以实现精细粒度的向量搜索，从而提高LLM回答问题的准确性和效率。

详细重点内容

LLM幻觉与外部知识

• LLM并不是无懈可击的，可能在陌生话题上产生幻觉。为了减少幻觉，应加入外部知识，以指导LLM向准确和正确的回答迈进。
• 外部知识可以来自搜索引擎、数字图书馆等多个来源，并应与问题相关。

向量SQL与复杂搜索查询

• 向量SQL是一种强大的工具，用于构建复杂的搜索查询，它支持多种数据类型和函数。
• 向量SQL可以与SQL数据库集成，通过精细粒度的向量搜索提供准确的答案。
• 向量SQL的优势包括增加灵活性、提高效率、易于学习以及对LLM友好。

使用Vector SQL自动化整个过程

• LLM可以学习从其数据源中查询数据，并使用SQL查询来自动化整个回答过程。
• 向量SQL的使用将为复杂搜索查询带来许多好处，并为LLM提供高效准确的回答。

MyScale和其他数据库解决方案

• MyScale等数据库解决方案正在将向量搜索集成到其功能中，从而提供更强大的搜索和回答能力。
• 同时，越来越多的应用开发人员开始在他们的应用程序中使用向量搜索和SQL，以利用LLM的优势。

结论

• LLM幻觉在现实中是普遍存在的。减少幻觉的最实用方法是在问题中添加外部知识，以实现高效准确的回答。
• 向量SQL是一种强大的工具，可以帮助构建复杂的搜索查询，提高LLM回答问题的准确性和效率。
• 通过使用MyScale等数据库解决方案，向量搜索正在成为越来越受欢迎的工具，为LLM系统提供更强大的搜索和回答能力。