一位开发者提出了一种两步流程，以应对LLM驱动的笔记到行动工作流程中的幻觉问题。第一步涉及从源材料中提取特定的、可验证的证据，如引述或事实。然后，第二步独立地根据这些提取的证据生成建议或行动计划，而不是一次性处理整个上下文。这种架构上的改变旨在通过避免大型上下文窗口和过于复杂的单一提示的陷阱，来提高可靠性和准确性，尤其是在敏感应用中。 AI
影响 为LLM应用提出架构改进，以提高可靠性并减少数据处理中的错误。
排序理由 开发者博客文章，讨论解决常见LLM问题的技术方法。
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