要让火山引擎豆包大模型答得准、不胡说，需三端协同：①大模型专注意图识别，②小模型基于结构化数据生成答案，③本地部署+硬校验+黑名单+动态追问确保合规。
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要让火山引擎豆包大模型在实际业务中答得准、不胡说，不能只靠堆参数或调温度——必须从模型架构、推理路径和业务规则三端协同控制。
用“识别用大模型+生成用小模型”切断幻觉链
第一步：将语音/文本理解任务交给豆包端到端大模型，它负责精准解析用户真实意图，比如听懂“我想查7月25日飞成都的退票费”里的日期、目的地、业务类型；【这一步不可跳过，若让大模型直接生成答案，幻觉风险陡增】
第二步：把回答生成环节交给轻量级业务小模型，该模型仅接入川航内部退改签规则库、行李政策文档、航班状态API等结构化数据源；
第三步：大模型输出的意图标签（如{action: “query_refund”, date: “2026-07-25”, city: “CTU”}）被小模型严格匹配规则，只允许返回数据库中真实存在的条款编号与金额区间。
这套双模型解耦架构，让大模型专注“听懂”，小模型专注“照章办事”，彻底杜绝了编造退改政策、虚构航班号等典型AI幻觉。
本地化部署+规则强约束
方法一：在企业私有云或混合云环境部署整套推理服务，所有用户对话数据不出域；
方法二：对生成结果设置硬性校验层——例如当回答中出现“元”“%”“小时”等数值单位时，自动触发规则引擎比对原始政策文档中的数值范围；
方法三：为高频高危问答场景预置“否定词黑名单”，如禁止回答中出现“可以通融”“特批”“例外处理”等模糊表述，强制返回“依据《川航旅客须知》第3.2条，不支持该操作”。
动态追问代替一次性作答
当用户提问信息不全时，豆包不强行补全猜测，而是发起最小必要追问。例如用户说“我的滑雪板怎么托运”，模型不会自行判断尺寸/重量/是否含雪具，而是立刻追问：“请问滑雪板总长度是否超过180cm？是否包含固定器？”
这一步依赖豆包1.6原生支持的Medium档思考长度——足够支撑多轮上下文感知，又避免High档带来的延迟飙升；追问逻辑已嵌入业务流程图，不是自由发挥。
追问获得明确反馈后，才调取对应航段的行李白名单数据库生成答案，全程无自由发挥空间。
