在基于大模型做菜品优化时，如何应对模型产生的幻觉问题？请结合场景说明你的方案。

Question

Accepted Answer

考察点：考察对大模型幻觉成因的理解与工程化应对能力。回答思路：能识别菜品优化场景中幻觉的具体表现与风险 能说明幻觉产生的常见原因，如数据噪声、Prompt 引导、模型不确定性 给出至少两种降低幻觉的工程手段，并说明适用边界 能结合业务目标说明在准确性与生成丰富度之间如何权衡

考察说明