该产品号称能自动帮招聘者约到理想候选人来面试。结果，AI 真的“很聪明”——把人选直接约到了公司注册地（相对偏远区域），而非实际的办公地点。得亏我留意看了面邀详情，否则不敢想象：人选顶着烈日跑去注册地，发现那里根本没人办公，一气之下转身走了。这种零容忍的badcase水平都上线了，可谓完全忽略了用户伤害指数。能把简单事情搞得如此复杂，可见真是玩了一把为了大模型而大模型，好一个AI颅内高潮、AI炫技！
真想对背后的产研同学讲一下，你们不能这么放任大模型+Agent去随意的搞所谓筛选简历、自动沟通、自主约面，咱利用新技术不是刻意玩流程再造，也不是故意重构体验范式，而要在用户最关注的质量与效果层面下功夫（注意这里说的是效果，而不是效率），二者都精准度可信值信得过的前提下再全量上线，否则这种尴尬与投诉只会络绎不绝。
这，就是典型的大模型“幻觉”场景：模型的表达看似合理，但背后信息并不准确，甚至会带来实际损失。那我们如何在产品设计中，把这种“浮夸且不靠谱”的幻觉降到最低呢？
本文从技术、数据、产品、监控四个层面简单聊下。
一、技术层：让模型多“查一手”
AI 就像一个聪明但常常自信过头的助理，它需要一个“事实核查、逻辑自洽”的机制。
1、RAG约束
简单理解，RAG 就像是给大模型加了一个“外脑”。它先去内外部资料库里抓取最惊喜可靠的信息，再把这些内容交给语言模型进行加工和组织。最终的结果既有真实数据的支撑，又有自然流畅的表达。你可以把它想成一个既爱查资料又能妙语连珠的同事，既不会胡编乱造，又能把复杂的内容讲得有条理、有温度。
检索增强生成（RAG）：结合外部知识库（如维基百科、行业数据库、企业各方数据）进行数据切片，像把一本书拆成若干条简单的文本、词包一样，打上唯一的数据标签码（所谓的嵌入向量），转换成更精细、精准的向量数据库以增强实时检索，确保生成内容基于最新、可信数据。
还可改进函数调用和工具集成框架，让 Agent 能更灵活、更可靠地与各种外部系统互动。
场景案例：HR 向 AI 问：“这家纺织厂普工岗位的工资区间是多少？”
没用 RAG：AI 可能凭训练数据“猜”，随口说出“5000–6000 元”。
用了 RAG：AI 会先去公司内部招聘库、外网JD（公开信息）抓取该厂的最新招聘信息，再组织成回答：“根据企业近期招聘公告，普工岗位工资在 4000–5500 元之间，并包含餐补与夜班津贴。”
👉 价值：避免“想当然”的幻觉，答案有实际出处支撑。
2、外部数据兜底
给模型接入权威数据库（第三方产品API），生成内容前做一次实时校验。比如结合职位数据库、无犯罪记录数据库等做核验。
场景案例：
AI面试场景为例，有些制造业或餐饮业岗位，会明确写在 JD 里：“不接受明显纹身”。
没兜底：AI 面试官只根据候选人口头回答来判断，很可能忽略掉外在形象要求。候选人进到线下面试时才被刷掉，浪费了双方时间。
有兜底：在面试中，AI 会调用第三方图像识别 API，对候选人的可见身体部位进行纹身检测。如果识别到纹身，就会自动标记风险，并结合岗位要求提示人工复核。
👉 价值：通过外部数据核验机制，确保候选人条件与岗位硬性要求对齐，避免了“错配”带来的面试资源浪费。
3、模型微调
针对高频出错场景（例如公司地址识别、岗位 JD 规范化），专门做小样本微调，减少常识性错误。
微调就好比给大模型做“职业再培训”。模型在大规模语料上学到的是通用表达，但面对真实业务场景时，往往需要额外的规范。通过给它输入一些高质量、带有事实标注的数据，就能让模型学会在“拿不准”的时候少说空话、多留余地，比如选择拒答，或者主动引用信息来源。这样一来，它不光能“说得多”，还能“说得准”，避免了张口就来的幻觉式回答。
场景案例：
AI 负责帮 HR 规范候选人提交的简历信息。
问题：AI 招聘助手整理候选人简历，一份写着 “擅长 PS 做海报、画册排版，偶尔帮客户改传单文字” 的简历，被 AI 归类到了 “UI 设计师” 岗位池里。可团队要招的 UI 设计师需要懂交互逻辑、适配移动端界面，而这位候选人的经验全是平面物料设计，这明显是 AI 把 “平面设计” 和 “UI 设计” 混为一谈，闹了幻觉。导致职位严重错配。
微调后：通过收集大量真实 JD 与岗位描述的小样本训练，模型能把“海报画册设计”精准归类为“平面设计师”。
👉 价值：减少岗位匹配错误，避免“高估/错估”候选人的情况。
4、置信度打分
模型输出时，打上“可信度标签”，分数低的直接触发兜底逻辑，比如提示用户“该信息未经验证”。
例如比如模型自动筛选了一份简历，声称某位候选人在 2015 年就担任“ChatGPT 产品经理”，这种明显不合常识的内容就该被低置信度提示或拦截。
二、数据层：让模型像实习生一样成长
如果说 RAG 和微调是给模型装上“图书馆”和“教科书”，那数据层就是让它进入真实职场去实习。我们希望 AI 不仅会查资料、会套公式，还能逐步学习真人是怎么把业务流跑起来的。
这里面涉及到历史积累的经验数据、用户实时的行为数据、上下文数据，此三类数据如何能被AI彻底应用好也是一道难关，但正是有难度有门槛，才会有价值（所谓难而正确的事）。
这意味着模型要去观察用户的日常操作和决策，比如 HR 顾问在和候选人沟通时的措辞、在处理复杂流程时的思路，甚至是如何在不同场景下拿捏语气。通过这种“行为+经验数据”的积累，AI 才能真正像一个不断成熟的助理，逐渐接近人类的实际表达方式和业务处理习惯。
换句话说，只有让模型在数据层面持续“跟人学”，它才不只是一个死板的工具，而是能与团队共同成长的智能伙伴。
三、产品层：别让用户被“带沟里”
很多幻觉问题，不是技术本身不可控，而是产品没设计好。
1、给用户设好心理预期：界面明确提示“AI 结果仅供参考，请核实关键信息”，避免用户过度依赖。
2、显性标注风险：对于高风险场景（如合同条款、法律意见），必须自动弹出风险提示。
3、一键纠错入口：让用户能快速反馈“错误信息”，形成模型持续改进的闭环。（且要用起来用户反馈的数据，不能停在数据库里）
但要注意平衡，用户体验 vs. 严谨性：过多弹窗和警告，会让用户觉得 AI 烦人。更优的方式是做渐进式提醒，信息透明但不打断流程。
四、监控与评估：给模型配上安全阀
1. 定期健康检查
不能只在模型上线那一刻放心，最好定期做“体检”。借助专业测评集（如 TruthQA、FactScore 等），对模型在重点业务场景下的表现进行抽测，看看它的准确率是不是在下滑。
例如：定期用一批“标准化候选简历 + 招聘需求”做抽测，检查模型是否正确匹配简历。例如，系统给出一份仓库操作工的岗位描述，模型推荐的候选人是否符合学历、证书（叉车证）、经验等要求。如果发现准确率下降，比如开始推荐了大量不具备叉车证的人选，说明模型匹配逻辑可能出现偏差，需要调整或重新训练。
2. 人工把关机制
在一些高风险的触点，比如发面试通知这类直接影响候选人的环节，不妨采用“双轨制”：AI 先起草，最终由人工复核确认。这既能保证效率，又能降低出错风险。比如某些岗位，发送入职通知书对方一定携带无犯罪证明的材料，那么Offer就不能完全交给AI来发送，需要二次校验。
3. 实时异常监控
运行过程中，也要有“红线拦截”。部署异常检测规则，一旦模型吐出明显违背常识的内容（例如生成JD时，“岗位要求仓库管理员，学历需要博士且有相关经验”），这种明显不合常识的内容就该被实时拦截，系统立即阻断，并提示人工介入。
总结
AI Agent 把人选约到“注册地”的笑话，背后折射出一个严肃问题：幻觉不可怕，可怕的是没有防御机制与深度的精准技术投入。
真正成熟的 AI 产品，应该是 技术核查 + 产品兜底 + 过程监控 + 成本平衡 的组合拳。这样，我们才能让 AI 既有“聪明劲”，又不会因为过度自信而伤害平台与用户，才会有技术的信任可言。
