让销售聊天机器人不再编造答案

为什么在电商场景更严重

演示里的幻觉只是尴尬。店面里的幻觉是承诺。如果机器人告诉顾客有三成折扣，你就要面对一场"到底要不要兑现"的争论。

四道真正管用的控制

让每个事实都落地。 价格、库存、发货时效、政策，都在请求发生时从数据库取，绝不从模型记忆里取。如果检索没返回内容，机器人就说不知道。这句话是功能，不是缺陷。

约束输出的形状。 机器人推荐商品时，让它返回一个标识符交给后端解析，而不是自己敲出名称和价格。真实数字由后端填。模型无法说错一个它从未写过的价格。

把回答和执行分开。 读目录风险低。应用折扣、修改地址、取消订单则不然。执行动作必须走你自己的校验，用和网页表单一样的规则。

记录检索过程，而不只是回复。 出问题时你需要知道模型看到了哪些文档。没有这个，你只能靠猜。

该说清楚的局限

以上都无法把幻觉降到零。它只是把失败从"编造了一个事实"变成"说自己不知道"——后者是你能接受的失败。

我们的电商 AI 聊天正是建立在这些约束之上：商品数据在服务端解析，结账操作走与店面相同的校验。