如何彻底治愈AI失忆和胡说八道的根本方法？

这几天我一直在用我在《AI基于Spec开发是巨坑？》 所说的方法来继续MindX2的开发。虽然，在用前文中所提到的方法尽量去抑制AI胡说八道，但感觉还是治标不治本。AI总是时不时就开始任性独断，顺口胡诌。 最要命的是在MindX2中尽管有记忆系统，AI仍然是会犯这种疯病。所以我决心一定要解决这个问题，先得找到根因。而搞笑的是就在同一天，我一个电商公司的销售主管给我抱怨了这么一个情况，由于我没有拿到手机聊天的截图，只能将他和我说的情况用文字来复述了(以下的Alex就是我朋友的代称)： 客户（咆哮）："你们客服说买一送一，现在下单又不算了！欺诈消费者！" Alex（查看记录）："先生，我们从来没做过这个活动啊..." 客户（甩出截图）："自己看！客服亲口说的！'购买 iPhone 17 即送 AirPods Pro' 我现在就要！" Alex（崩溃）："我们这是AI客服输啊，这很明显是 AI 编造的啊！我们根本没这个政策..." 后面的内容不关我们事了，主动脑补吧，反正也不会是什么好结局，否则也听不到这样的抱怨，我只是庆幸我最多是骂一下AI，我这朋友估计得被扣钱了，AI惹的祸主管来背呗，实在是有点背。 从技术的角度来看我与我朋友所经历的这两件事就暴露一个AI的本质，这根用哪个模型是没有关系的就是：“幻觉”。其实一查网上也是一大堆说这个的，辛亏也是这么一看才发现这东东的根因真的不在大模型，而是在大模型的应用上。之所以我们感觉它在胡说，然而大模型只是在信息匮乏的情况下给出了一个看似【合乎逻辑】的答案而已。 原来治愈这个种AI幻觉的良药是RAG！ RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种将外部知识检索与大语言模型生成能力相结合的技术框架。它的核心思想是让大模型在生成回答前，先从外部知识库中检索相关信息，然后将这些信息作为上下文提供给模型，从而生成更准确、更可信、更具时效性的答案 说人话：RAG 就是一种建立语义化搜索的知识库。 不查也不知道原来这还是当下AI中最热门的研究主题之一呢。 我查了一下当下最流行的RAG框架，主要有以下这些： 框架类别 框架名称 主要开发语言 备注 通用开发框架 LangChain Python (主)、JavaScript/TypeScript 提供 Python 和 LangChain.js (JS/TS) 两个官方版本。Python 版功能最全、生态最成熟。 LlamaIndex Python、TypeScript 核心框架提供 Python 和 TypeScript 两种版本。 Haystack Python 由 deepset.ai 开发，是一个基于 Python 的端到端 NLP 框架。 企业级/可视化平台 Dify Python (后端)、TypeScript (前端) 后端基于 Python (Flask)，前端基于 React + TypeScript。 RAGFlow Python 官方文档及安装指南均标明主要使用 Python。 MaxKB 未明确（推断为 Python/Java） 作为知识库系统，常见技术栈为 Python 或 Java，具体需查阅其源码仓库确认。 FastGPT 未明确（推断为 TypeScript） 作为零代码平台，其技术栈可能以现代 Web 技术（如 TypeScript）为主。 前沿/多模态与专项框架 UltraRAG 2.1 未明确（推断为 Python） 由清华大学团队开发的研究型框架，通常基于 Python 生态。 Morphik 未明确（推断为 Python） 知识图谱驱动的多模态RAG数据库，核心逻辑层常用 Python。 Milvus Go、C++ 核心数据库引擎由 Go 和 C++ 编写，提供 Python、Java、Go 等多语言 SDK。 mem0 未明确（推断为 Python） AI 记忆层库，通常与 Python AI 栈深度集成。 RAGAS 未明确（推断为 Python） RAG 评估框架，极大概率基于 Python 实现。 FlashRAG 未明确（推断为 Python） 研究导向的模块化工具包，常见于 Python 研究社区。 从上述列表清一色是 Python 的天下。本来是想找到一个用纯GO版本的 RAG，看完这表就将我劝退了。不是我不喜欢Python,相反的我用Python的时间比Go还长，只是Python从来不是我用来做产品的首选语言，主要我比较看重速度与无依赖部署两点，这是我个人认为做一个产品必须追求做到的原则。