本文提出了一种“神经符号循环”来解决大型语言模型 (LLM) 在生产应用程序中使用时出现的幻觉问题。文章认为，作为“系统 1”（直观和创造性）的 LLM 需要与“系统 2”（严谨和确定性）的符号求解器和图数据库相结合。所提出的架构强制 LLM 生成的产物（如代码或查询）通过验证过程，以确保在影响生产环境之前具有逻辑和数学上的一致性。文章讨论了使用 TypeScript 实现来自动捕获、解析和纠正 LLM 错误。 AI
影响 提出了一种新颖的架构模式，以提高生产系统中 LLM 输出的可靠性和可信度。
排序理由 该条目讨论了一种用于提高 LLM 可靠性的概念架构，而不是宣布新产品或研究发现。
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