为了最大限度地降低 OpenAI 模型生成冲突或矛盾信息的风险，请专注于三个关键策略：清晰的提示设计、受控的模型参数和后处理验证。首先，设计精确、明确的提示，明确定义响应的范围和约束。例如，如果您正在构建一个技术 FAQ 系统，请在提示中指定答案应避免推测，并坚持软件库的文档化特性。您可以这样写：“仅提供 Django 4.2 中处理文件上传的官方推荐方法，不包括已弃用的方法。”这降低了模型用过时或冲突的替代方案“填补空白”的倾向。
接下来，调整模型的配置参数以优先考虑一致性。降低 temperature 设置（例如，0.2 而不是默认的 0.7）以使输出更具确定性且更少创造性。 将此与 top_p 采样（例如，0.5）相结合，以将模型限制为高概率的单词选择。 对于 API 调用，请使用 system 角色来建立持久的防护措施：“您是 Python 3.11 文档的助手。如果存在多种方法，请首先介绍最新的标准方法，然后使用清晰的版本警告注释替代方法。”对于代码生成等关键应用程序，设置固定的 seed 值以确保在给定相同提示时输出可重现，尽管这需要 API 访问。
最后，实施验证层。对于文档生成器，使用模式匹配来标记矛盾：Python 脚本可以检查响应部分是否包含诸如“however”或“alternative approach”之类的短语，并触发审查。对于事实性声明，使用简单的字符串匹配或嵌入相似性将输出与知识库进行交叉引用。在代码场景中，添加单元测试以执行模型的建议并验证预期的行为。例如，如果模型建议使用 requests.get()，请自动验证代码片段是否包含针对 HTTP 状态代码的正确错误处理。虽然并非万无一失，但这些技术创建了多个检查点，可以在不一致性到达最终用户之前捕获它们。