幫助你立即降低AI幻覺資料風險、強化知識庫安全與追溯能力
- 盤點並標記所有知識庫資料來源，維持每半年一次審查
定期盤點能及時發現過時或不明來源資訊，有效減少虛假答案機率
- 要求AI模型每則回應都附上可追溯證據鏈，輸出需含原始參考連結或檔案編號
提升透明度讓使用者快速驗證真實性，避免憑空捏造內容擴散
- *自動化審查流程鎖定新匯入資料*，系統設定誤判率≤5%即觸發人工複核
*即時監控有害內容流入，大幅降低知識庫被污染的風險*
- *建立專屬數據契約*，所有RAG應用須明確規範權責與更新頻率，每年至少修訂一次
*明確契約可防止權責混淆並保障答案品質長期穩定*
學會辨識AI幻覺的現象與風險來源
AI 在回應時鬧錯（就是大家說的「幻覺」啦），好像也不是啥新鮮事。有些時候，系統的回答明明在說自己知道一些內部資訊，但完全沒提它哪裡看到、出處是什麼，這種狀況其實蠻惱人。嗯…還有檢索增強生成（RAG）也是，有時竟然能從資料庫撈到離題內容，要嘛套用早就換掉的政策、拿過期 SKU 資訊講一堆，所以最後用戶或團隊跟機器人討論時根本抓不到依據，也不知怎樣追溯。
這類毛病坦白說，目前主流對策幾乎沒有根治那條路可走啦。有的人可能想把模型做大一點，但誒？其實只要規模變大也不見得錯誤率會下降；系統看似更聰明，其實反而容易放飛自我（哈），現實面總歸沒改善。然後比較靠譜、專為特定領域打造的工具，拿來壓力測試之後，你會發現幻覺問題一樣甩不掉。呃...斯坦福在 2025-08-09 才發布了一份相關學術觀察，就老調重彈地說狀況依舊啦。
有趣的是，有些人還真以為文件加越多越安全 - 但如果篩選沒做好，那只是讓亂七八糟的信息更多，拉錯檔案、事實混進去的情況只會愈演愈烈。不信你可以親自試試，到頭來很可能徒增困擾。
這類毛病坦白說，目前主流對策幾乎沒有根治那條路可走啦。有的人可能想把模型做大一點，但誒？其實只要規模變大也不見得錯誤率會下降；系統看似更聰明，其實反而容易放飛自我（哈），現實面總歸沒改善。然後比較靠譜、專為特定領域打造的工具，拿來壓力測試之後，你會發現幻覺問題一樣甩不掉。呃...斯坦福在 2025-08-09 才發布了一份相關學術觀察，就老調重彈地說狀況依舊啦。
有趣的是，有些人還真以為文件加越多越安全 - 但如果篩選沒做好，那只是讓亂七八糟的信息更多，拉錯檔案、事實混進去的情況只會愈演愈烈。不信你可以親自試試，到頭來很可能徒增困擾。
破解常見提升AI真實性的失敗對策
說真的，這個引用問題喔，好像講了半天都還是那樣卡。細想一下啦，其實整套流程如果要把它攤開，也不是沒辦法懂。我是這樣分的啦 - 合約、檢索跟答覆，各有各的鳥事。
合約部分，其實就像機器人要先挑明白信哪一些東西。你需要標清楚資料屬於誰、整份格式長怎樣、用的是哪一年多舊的資料，然後不能只靠謠傳，一定得拉來唯一一份正本當證據；大概也差不多就這意思了。有時候文檔寫了一堆，結果真正生效的點只有那幾條，所以劃重點絕對比糊里糊塗全背還有用。
接著到「檢索」時…嗯，就是想辦法去撈那些關鍵資訊。選項太雜，你可能要設限制，比如一定版本以內才算，要新才行，不然很容易掉進無底洞亂找。啊，有時候又要看日子或什麼附註欄位，反正手續費工，但一筆搞錯前功盡棄。
最後，「答覆」階段吧，很現實 - 別以為寫答案打哈哈混過去行得通，人家會要求你附真憑實據。什麼指定頁碼呀、唯獨序號呀，全都逃不了。而且每回回答還都要自個兒想辦法作證，不是複製貼上就閃人。
欸對，那些現在在國際上訂規則的人，不也都是逼大家照這種節奏來嗎？事情發展成現在，也是大家逐漸承認單靠即時補救根本擋不住人工智慧亂入，只能針對AI元件系統給足防線，才能稍微放心一點。
哈，有沒有覺得這套邏輯綁架力其實滿重的……唉好累哦，但不得不這樣運作就是了。
合約部分，其實就像機器人要先挑明白信哪一些東西。你需要標清楚資料屬於誰、整份格式長怎樣、用的是哪一年多舊的資料，然後不能只靠謠傳，一定得拉來唯一一份正本當證據；大概也差不多就這意思了。有時候文檔寫了一堆，結果真正生效的點只有那幾條，所以劃重點絕對比糊里糊塗全背還有用。
接著到「檢索」時…嗯，就是想辦法去撈那些關鍵資訊。選項太雜，你可能要設限制，比如一定版本以內才算，要新才行，不然很容易掉進無底洞亂找。啊，有時候又要看日子或什麼附註欄位，反正手續費工，但一筆搞錯前功盡棄。
最後，「答覆」階段吧，很現實 - 別以為寫答案打哈哈混過去行得通，人家會要求你附真憑實據。什麼指定頁碼呀、唯獨序號呀，全都逃不了。而且每回回答還都要自個兒想辦法作證，不是複製貼上就閃人。
欸對，那些現在在國際上訂規則的人，不也都是逼大家照這種節奏來嗎？事情發展成現在，也是大家逐漸承認單靠即時補救根本擋不住人工智慧亂入，只能針對AI元件系統給足防線，才能稍微放心一點。
哈，有沒有覺得這套邏輯綁架力其實滿重的……唉好累哦，但不得不這樣運作就是了。
從數據契約、檢索到回答建立三道安全防線
NIST Computer Security Resource Center 有一套說得很簡單卻滿講究的即時行動流程，整個只分成幾個步驟。開始前那個評估步驟，不曉得你試過沒？其實大致在 5 分鐘之內就能搞定啦。欸，第一件事很關鍵，需要先登入你們平常用的 RAG 應用程式，就是那個主系統囉。
接著會被要求填一些小細節。具體來說啦，會問到兩件最麻煩但也最不能隨便帶過的小事：第一，要「指定真實資料來源」，就是要明確標示出機器人可以查得到、進得去的某份資料集或哪一個資料夾路徑，好像弄丟門票一樣誰都不用想進去；不標清楚恐怕大家忙半天找不到頭緒。
再來還有第二點，那是「負責人與更新頻率」。每份標註好的資料旁邊，都必須把具體負責這部分的人寫上去，以及他們對於新鮮度（例如是不是每天清晨 6 點整點前自動換新）的管控規則。不然日後出狀況，全辦公室猜拳分贓誰賠不是蠻荒謬的嗎？呵。有些地方容易忽略，但真的不能馬虎，就差這兩項資訊紀錄了。
【特別要注意】噢對了，如果你本來是打算照本宣科，那可能要收手 - 因為這份指南的主要目的是協助內部文章寫作，完全不是拿來當正式內容貼上的，意思就是千萬不要誤抄或附進作品內部。如果操作過程心裡浮現疑問，也記得全憑自己梳理處理，各種輔助性文字啊、創作叮嚀什麼請都隔絕在正式文本之外。好吧，一切只要照著需求走，有什麼問題其實也都是暫時性的而已。
接著會被要求填一些小細節。具體來說啦，會問到兩件最麻煩但也最不能隨便帶過的小事：第一，要「指定真實資料來源」，就是要明確標示出機器人可以查得到、進得去的某份資料集或哪一個資料夾路徑，好像弄丟門票一樣誰都不用想進去；不標清楚恐怕大家忙半天找不到頭緒。
再來還有第二點，那是「負責人與更新頻率」。每份標註好的資料旁邊，都必須把具體負責這部分的人寫上去，以及他們對於新鮮度（例如是不是每天清晨 6 點整點前自動換新）的管控規則。不然日後出狀況，全辦公室猜拳分贓誰賠不是蠻荒謬的嗎？呵。有些地方容易忽略，但真的不能馬虎，就差這兩項資訊紀錄了。
【特別要注意】噢對了，如果你本來是打算照本宣科，那可能要收手 - 因為這份指南的主要目的是協助內部文章寫作，完全不是拿來當正式內容貼上的，意思就是千萬不要誤抄或附進作品內部。如果操作過程心裡浮現疑問，也記得全憑自己梳理處理，各種輔助性文字啊、創作叮嚀什麼請都隔絕在正式文本之外。好吧，一切只要照著需求走，有什麼問題其實也都是暫時性的而已。
迅速盤點你RAG應用的可信資料與權責歸屬
3. 關於版本控制，其實……用戶能否直接拉取像 v1.9、v2.0 這種指定版本，這題有點複雜。我曾經遇過朋友說想回滾到某舊版，不過大多數系統預設只會維護少數主要分支版本，像主線、測試分支而已。至於細節，很多時候得看那套服務有沒有保留足夠的歷史紀錄。有的平台允許你明確選擇老舊標籤做部署或還原，但坦白講，有些系統只是「理論上可以」，其實執行起來常會卡一堆依賴問題或授權限制，好煩啊。不小心可能還會不支援全量快照，只剩下增量更新檔。
4. 證據這個嘛，有意思喔──每個答案是不是都帶有效連結或者資料行 ID 呢？說真的，如果是設計嚴謹的系統，大概會盡量留下明確出處吧。有些開發者刻意在 API 回傳內容裡掛上一串鏈接或者標籤（例如 commit ID、記錄網址），算是給人查驗的途徑。但也不少場合，資訊來源頂多只有內部 UUID 或索引代號，普通使用者根本搞不清是啥鬼。有些論壇很愛貼資料行編號，但如果沒對應平台揭露解釋，你我一時半刻還真的只能放空欸。畢竟大部分人在乎的是可用性，不是真想鑽研技術細節。
5. 那要是真的什麼都抓不到、有個備案嗎？嗯…有點兩難。按慣例啦，一定優先鼓勵聯絡客服或管理員，他們大多能提供特別下載方式或臨時存取鏈接，也有人會協助整理成打包壓縮檔寄給你。此外，有一些社群活絡的系統，老用戶自己私下保存副本，其實私底下分享才是最後的防線（笑）。話說回來，如果本身就不是公開制或主動備份，很可能哪天一斷電，就真找不到救命資料了。唉，人總有措手不及的時候，就是這樣。
4. 證據這個嘛，有意思喔──每個答案是不是都帶有效連結或者資料行 ID 呢？說真的，如果是設計嚴謹的系統，大概會盡量留下明確出處吧。有些開發者刻意在 API 回傳內容裡掛上一串鏈接或者標籤（例如 commit ID、記錄網址），算是給人查驗的途徑。但也不少場合，資訊來源頂多只有內部 UUID 或索引代號，普通使用者根本搞不清是啥鬼。有些論壇很愛貼資料行編號，但如果沒對應平台揭露解釋，你我一時半刻還真的只能放空欸。畢竟大部分人在乎的是可用性，不是真想鑽研技術細節。
5. 那要是真的什麼都抓不到、有個備案嗎？嗯…有點兩難。按慣例啦，一定優先鼓勵聯絡客服或管理員，他們大多能提供特別下載方式或臨時存取鏈接，也有人會協助整理成打包壓縮檔寄給你。此外，有一些社群活絡的系統，老用戶自己私下保存副本，其實私底下分享才是最後的防線（笑）。話說回來，如果本身就不是公開制或主動備份，很可能哪天一斷電，就真找不到救命資料了。唉，人總有措手不及的時候，就是這樣。
10步驟打造專屬資料契約，保護答案真實度
「Pricing_Catalog v2.0」這份合約...好，老實說，我第一次看見它名稱時心裡忍不住冒出個問號 - 「owner: Maya R.」直接標在上面，不太常見吧？反正重點就是，資料一刀切只開給零售SKU，其它什麼批發，一律不准碰。邊界踩得死死的，有點執著。
再細看看結構，也沒多餘玩花樣：`sku_id, price_usd, effective_date, region`。就這四項，不攪混水也不藏東西。可別小瞧這簡單分布喔，每條線都嚴格規定，「新鮮度SLA」是鐵律 - 每日06:00 CT必須刷新，如果真的沒更新到，那系統就很乾脆封鎖所有舊版本。怎麼說...這機制其實逼你非得追著時效跑，稍有遲疑數據瞬間變壁紙，也挺窒息。
話又說回來，它的底層來源卡得更硬：明文寫清楚，就是拿ERP X裡面的table Y作母本、每筆改動記錄至少留90天。不會有人糊里糊塗不知道資料從哪搬過來。有趣的是品管那塊喔 - 任何sku_id只許唯一一筆，只要price_usd不是大於0，直接被踢掉，再多情講義氣都沒用。
然後那些管理範疇呢...每一家授權都乖乖按這模板備存合約副本，要嘛repo要嘛data catalog自個選，但界線、責任、品質全劃明白。欸對了！只要發現數據沒達標準新鮮度那一刻，系統自動拉閘送客，不由分說。而且所有流程小細節都留痕90天方便稽查或扯皮（大概也很常遇到啦）。整體看起來，其實挺精巧，可執行性又帶點強勢霸氣，小圈子裡還真少看到有誰敢模糊。
再細看看結構，也沒多餘玩花樣：`sku_id, price_usd, effective_date, region`。就這四項，不攪混水也不藏東西。可別小瞧這簡單分布喔，每條線都嚴格規定，「新鮮度SLA」是鐵律 - 每日06:00 CT必須刷新，如果真的沒更新到，那系統就很乾脆封鎖所有舊版本。怎麼說...這機制其實逼你非得追著時效跑，稍有遲疑數據瞬間變壁紙，也挺窒息。
話又說回來，它的底層來源卡得更硬：明文寫清楚，就是拿ERP X裡面的table Y作母本、每筆改動記錄至少留90天。不會有人糊里糊塗不知道資料從哪搬過來。有趣的是品管那塊喔 - 任何sku_id只許唯一一筆，只要price_usd不是大於0，直接被踢掉，再多情講義氣都沒用。
然後那些管理範疇呢...每一家授權都乖乖按這模板備存合約副本，要嘛repo要嘛data catalog自個選，但界線、責任、品質全劃明白。欸對了！只要發現數據沒達標準新鮮度那一刻，系統自動拉閘送客，不由分說。而且所有流程小細節都留痕90天方便稽查或扯皮（大概也很常遇到啦）。整體看起來，其實挺精巧，可執行性又帶點強勢霸氣，小圈子裡還真少看到有誰敢模糊。
強化AI知識庫檢索精準度，杜絕舊資料誤判
這段有點技術味，勉強拆開來說啦……欸，其實想搞清楚這規則也挺燒腦的。資料怎麼讀、誰能看？就是專門給服務帳號Retail_RAG使用，而且只許唯讀哦，想改啥 - 沒門。然後嘛，資料保存就照12個月算，等時間到了，就被扔去冷儲存，好像東西塞冰箱那樣。
版本方面嘛，他們是用一種叫「語意標籤」的格式：vMAJOR.MINOR，看起來很自律（嗯，有沒有用，不敢講）。有關舊版咧？像v1.x系列在2025-09-01後直接擱置，也不會再繼續維護囉。
好，假如你五分鐘內急著讓檢索精準一些，大致可以玩幾招：第一步，把契約狀態當成過濾器，專找那些路徑帶"contracted=true"的紀錄出來；第二，就是每份文件的新鮮度啊，可以挑最近N天內改動過的比較優先用，用舊又放在那邊吃灰的少碰一點更保險。記得，在查找條件裡還要硬性帶上`version:v2.*`或者對應提交雜湊值（commit hash），等於釘死版本，避免跳票。欸，要調Top-k值時呢，如果覺得訊息太亂，那就乾脆降低k；反過來，如果只是單純要做評估，多加一點k其實也未必壞事 - 完整度和精準度，有時候真的拉鋸戰啊……唉。
版本方面嘛，他們是用一種叫「語意標籤」的格式：vMAJOR.MINOR，看起來很自律（嗯，有沒有用，不敢講）。有關舊版咧？像v1.x系列在2025-09-01後直接擱置，也不會再繼續維護囉。
好，假如你五分鐘內急著讓檢索精準一些，大致可以玩幾招：第一步，把契約狀態當成過濾器，專找那些路徑帶"contracted=true"的紀錄出來；第二，就是每份文件的新鮮度啊，可以挑最近N天內改動過的比較優先用，用舊又放在那邊吃灰的少碰一點更保險。記得，在查找條件裡還要硬性帶上`version:v2.*`或者對應提交雜湊值（commit hash），等於釘死版本，避免跳票。欸，要調Top-k值時呢，如果覺得訊息太亂，那就乾脆降低k；反過來，如果只是單純要做評估，多加一點k其實也未必壞事 - 完整度和精準度，有時候真的拉鋸戰啊……唉。
要求模型每則回應具備可追溯證據鏈
這一段其實沒啥引用哪 - 純粹就是在交代操作步驟和那種「確保有效性」的機制。嗯，首先要強調萬用字元禁用喔，而且嚴格禁止亂抓什麼非合約商店資料（別想偷懶啦）。說起來，系統要求回覆階段必須在五分鐘內，每一句話都得給出超精確的引證，格式很死板，例子像 citations: [doc_id|URL|row_id] 這樣。然後，所有連結會被中介軟體跑一次掃描，只要有哪條鏈接掛點，它就直接斷回答（不帶情感那種）。還有限制──不能夠隨便貼普通文字URL，你得學著用結構化的標記或引文區塊搞定。若真無法篩到靠譜來源、沒有力道的佐證，那也只能自認「未知」，不丟臉。
至於原因，其實就是參考Nature在2025-08-15的新評測指標了，他們新的基準報告發現：知識增補能力怎麼樣，不只看模型大小哦，更重要是看檢索流程夠不夠可信、依據來源有沒有辦法一層層溯源核查。此外，如果條件允許，有溯源功能更好。像最近Microsoft Research就在2025-08-05那篇VeriTrail論文裏試過，他們那種方案可以把多步驟處理過程下產出的每一步都清楚追蹤、順便管理內容標註欄位。
噢對了，接下來第三步還蠻機械式的：所有新來源都會鎖定存在/contracts/目錄，要從頭為它們生個YAML模板文件。不嫌煩的話，每當改寫或重新拉取檢索模組邏輯，都一定得小規模測一次集，如果連事實型問題正確率都掉，那就整個封住、不准合併哇。
哈，其實規則寫了一大堆，不外乎避免內容灌水走偏，用細節強迫症防止東西變成垃圾流，不讓胡言亂語混進去吧...
至於原因，其實就是參考Nature在2025-08-15的新評測指標了，他們新的基準報告發現：知識增補能力怎麼樣，不只看模型大小哦，更重要是看檢索流程夠不夠可信、依據來源有沒有辦法一層層溯源核查。此外，如果條件允許，有溯源功能更好。像最近Microsoft Research就在2025-08-05那篇VeriTrail論文裏試過，他們那種方案可以把多步驟處理過程下產出的每一步都清楚追蹤、順便管理內容標註欄位。
噢對了，接下來第三步還蠻機械式的：所有新來源都會鎖定存在/contracts/目錄，要從頭為它們生個YAML模板文件。不嫌煩的話，每當改寫或重新拉取檢索模組邏輯，都一定得小規模測一次集，如果連事實型問題正確率都掉，那就整個封住、不准合併哇。
哈，其實規則寫了一大堆，不外乎避免內容灌水走偏，用細節強迫症防止東西變成垃圾流，不讓胡言亂語混進去吧...
善用Provenance Tracing提升多步驟流程信賴度
呃，這個東西，一開始如果你手頭根本沒有合約，就別想了吧。預設狀態就直接當失敗關閉 - 就是那種沒簽約就沒得跑、不會給你開任何索引，也自然連回應都一點都出不來。有些人總覺得可以例外，其實不是啦。
然後呢，每個禮拜又要煩資料合約持有人，唸一次你是不是SLA沒做到？還真不能漏掉哦。不提醒一下，好像就少了什麼東西，很怪。對政策面來說，其實每條控制措施，都被硬邦邦丟進已經有的那套風險架構裡。NIST做重疊（overlap）不就是為了這事情嗎？官方定調在2025-08-14，那個 NIST Computer Security Resource Center 公布的日期，講明白也就放在那了，逃不掉。
「Zero-to-Safer（≤5分鐘）」檢查清單很精簡，大致就是三步走。第一，你要挑好最主要的來源資訊，而且直接寫好十行資料合約，不搞複雜，差不多夠用；接著只認有 contracted=true 這個標籤值的路徑可以讓你弄索引，其它路徑通通先別碰；最後記得一定要把檢索過濾條件裡面的版本鎖定打開，就是免得哪天突然抽掉或變卦。其實照表操作基本上少出亂子……唉，有時感覺是在不停幫系統擦屁股，但誰叫工作嘛。
然後呢，每個禮拜又要煩資料合約持有人，唸一次你是不是SLA沒做到？還真不能漏掉哦。不提醒一下，好像就少了什麼東西，很怪。對政策面來說，其實每條控制措施，都被硬邦邦丟進已經有的那套風險架構裡。NIST做重疊（overlap）不就是為了這事情嗎？官方定調在2025-08-14，那個 NIST Computer Security Resource Center 公布的日期，講明白也就放在那了，逃不掉。
「Zero-to-Safer（≤5分鐘）」檢查清單很精簡，大致就是三步走。第一，你要挑好最主要的來源資訊，而且直接寫好十行資料合約，不搞複雜，差不多夠用；接著只認有 contracted=true 這個標籤值的路徑可以讓你弄索引，其它路徑通通先別碰；最後記得一定要把檢索過濾條件裡面的版本鎖定打開，就是免得哪天突然抽掉或變卦。其實照表操作基本上少出亂子……唉，有時感覺是在不停幫系統擦屁股，但誰叫工作嘛。
採取自動化審查與預防機制守住答案品質
說實在的，這GPT-5 system card（OpenAI CDN，2025-08-07）裡面提到的幾個陷阱，看了還真有點無力。第一嘛，供應商總愛說已經修補幻覺問題，結果現實呢？即使是號稱最頂尖的新模型，其實那「偏離現實」的狀況還是會不時冒出來。有時候講話聽起來特別篤定，但你又沒把握它到底準不準，反而容易誤判。一句話，要拿它當參考就好，不要一頭栽進去相信。
再者 - 資料檢索這塊很微妙。欸，你以為文獻數量多，就代表東西一定靠譜？並沒有。如果原始資料品質爛或沒整理過，大堆垃圾資訊淹上來根本是雪上加霜。得坦白說啦，只靠數據多寡完全不能確保可靠度，比較穩妥的方法還是先篩選一下，再下手檢索，比較保命。
第三點，小細節雖然瑣碎，可不能忽視：每條主張老老實實註明引用來源。不過，要是哪天碰到有些引註找不到原始文件，就最好謹慎收手不用那條。嗯，有時真的資料太薄弱，也建議乾脆直接寫「我不知道」。不是矯情，就是避免胡亂誤導讀者。順便提醒自己，只引用那些能代表全段重心的核心語句，不然很容易詞不達意。
其實喔，上述原則不是什麼官方規定，而比較像個用來提醒自己的備忘箋，一字一句未必都適合生搬硬套。但，用腦袋過濾，不失為避免翻車的小撇步吧。唉，好吧...
再者 - 資料檢索這塊很微妙。欸，你以為文獻數量多，就代表東西一定靠譜？並沒有。如果原始資料品質爛或沒整理過，大堆垃圾資訊淹上來根本是雪上加霜。得坦白說啦，只靠數據多寡完全不能確保可靠度，比較穩妥的方法還是先篩選一下，再下手檢索，比較保命。
第三點，小細節雖然瑣碎，可不能忽視：每條主張老老實實註明引用來源。不過，要是哪天碰到有些引註找不到原始文件，就最好謹慎收手不用那條。嗯，有時真的資料太薄弱，也建議乾脆直接寫「我不知道」。不是矯情，就是避免胡亂誤導讀者。順便提醒自己，只引用那些能代表全段重心的核心語句，不然很容易詞不達意。
其實喔，上述原則不是什麼官方規定，而比較像個用來提醒自己的備忘箋，一字一句未必都適合生搬硬套。但，用腦袋過濾，不失為避免翻車的小撇步吧。唉，好吧...
追蹤關鍵指標確保AI回應持續降低虛假率
說到這個，你是不是會覺得，網路上的連結千百種，好像也看不完？我有時也搞不懂欸，到底多少人真正在意那個「檢查連結是否齊全而且對應的是正確版本」呢。如果只是隨便點進去 - 喔，不，就冒了風險，其實沒人能完全放心啦。
## 本週量測
- Grounded-Answer Rate：貼上驗證過、真的引用資料的答覆比例。
- Right-Version Rate：答案有沒有抓取**最新**合約版本，這比例其實重要，可是真的很常被忽略…
- Hallucination Tickets：被用戶回報「內容唬爛」的案例數（反正希望下週能減少幾件，就偷笑了）。
嗯。看到這裡，有些數字你可能也挺有感吧？
## 行動呼籲
**如果剛好想到什麼疑問或新奇見解，請直接在下面留言 - 就當順手陪我們聊一聊，也行。**
拜託麻煩啦，如果對資訊透明、AI安全之類主題稍微有興趣，其實訂閱我們不吃虧（笑） - 傳給身旁的人，也是善舉。順道一提：Medium、X、LinkedIn 還有 Reddit 都能找到 ILLUMINATION 的內容哦。如果你已經在跟著追，那恭喜加入怪咖行列；還沒訂閱？嗯……可以考慮一下嘛。
你親切又偶爾脫線的叢林 AI 安全作者，下次再跟大家嘮叨吧！
## 本週量測
- Grounded-Answer Rate：貼上驗證過、真的引用資料的答覆比例。
- Right-Version Rate：答案有沒有抓取**最新**合約版本，這比例其實重要，可是真的很常被忽略…
- Hallucination Tickets：被用戶回報「內容唬爛」的案例數（反正希望下週能減少幾件，就偷笑了）。
嗯。看到這裡，有些數字你可能也挺有感吧？
## 行動呼籲
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你親切又偶爾脫線的叢林 AI 安全作者，下次再跟大家嘮叨吧！
