北京商报讯（记者 胡永新）7月31日，由北京商报社、深蓝媒体智库主办的“AI金融双刃剑：从安全底线寻找转型机遇沙龙”在上海成功举办。

“传统机器人智能化程度不高，已不能满足业务与客户诉求。自去年起，公司持续关注DeepSeek、文心一言等大模型技术发展，今年决定着手自主搭建基于大模型的客服系统。”晓花（上海）互联网科技有限公司CTO吴淏在沙龙上表示，为解决“幻觉”问题，公司采用“大模型+小模型”混合架构：通过小模型快速处理常规问题，大模型则专注于复杂场景。从具体流程来看，用户提问后，系统进行智能决策，对可处理问题，进行问题改写与混合检索，通过重排序算法生成候选答案，最终推送知识库标准答案。系统上线一个半月以来，日均排队量减少2000—3000次，首轮问题识别率从50%提升至70%—80%，有效降低用户因等待产生的负面情绪，同步减少后续客诉。

在吴淏看来，大模型存在自身稳定性风险、“幻觉”风险和新模型上线时的稳定性风险等。其中，为应对大模型的“幻觉”风险，不应让大模型自由发挥，而是将其强大的语言能力限制在可控、可信的知识范围内。核心策略为，使用RAG（检索增强生成），限定在业务知识库中寻找答复。通过精细化Prompt（提示），明确角色和指令，提供反例。并使用经验话术精调模型，让模型适应业务场景的风格和行为模式。最后，对输出结果进行质检，避免输出不合规或错误的信息。