本文概述了一个框架，用于减轻 LLM 驱动的职位匹配系统中算法偏见和幻觉，以确保符合欧盟《人工智能法案》和《数字服务法案》。文章强调了 LLM 编造技能或强化历史偏见的风险，并将此类系统归类为欧盟《人工智能法案》下的“高风险”。提出的解决方案涉及一个四层架构：检索增强生成 (RAG) 用于将 LLM 锚定在经过验证的数据上，护栏编排用于验证，对抗性测试，以及人工干预 (HITL) 验证。 AI
影响 为在招聘等受监管行业中构建合规且可靠的 LLM 应用提供了技术框架。
排序理由 文章描述了一个在特定应用（职位匹配）中使用 LLM 的技术框架和架构，同时解决了合规性和道德问题，而不是发布新的模型或研究突破。
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