企业数据决策中，警惕LLM（如deepseek）幻觉问题及应对方案

针对LLM（如DeepSeek）在企业决策中结果可信度不足的问题，需建立多层防御体系。

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一、数据层验证（解决Garbage in问题）

1. 输入数据质量管控

   • 实施数据健康度扫描：

     def validate_input(data):
         null_rate = data.isnull().mean()
         if null_rate > 0.2:  # 缺失率超阈值触发警报
             raise ValueError(f"数据缺失率{
              null_rate:.0%}超过20%阈值")
         return data
     

   • 设置数据可信度标签（如：传感器数据置信度=92%）

2. 多源数据交叉验证

   • 构建三角验证机制：