为了检测和纠正 Bedrock 生成模型输出中的事实错误或幻觉，可以实施三步工作流程：输入处理期间的验证、生成后的校验以及用户反馈的整合。首先，构建输入以尽量减少歧义。例如，如果您的应用生成产品描述，请提供明确的上下文，例如品牌指南、技术规格或批准的关键词。这可以减少模型对假设的依赖。在处理过程中，使用 Bedrock 内置的置信度分数（如果可用）来标记低置信度的响应。对于医疗摘要等关键应用，可以将 Bedrock 与规则引擎配对使用，以根据可信数据库交叉检查输出。如果模型声称“药物 X 治疗疾病 Y”，在显示结果之前，请根据已知的医疗 API 或数据集验证此信息。
生成后，使用外部 API 或内部知识图谱进行自动化事实检查。例如，如果模型生成了一个历史日期，将其与维基百科时间线 API 等结构化数据集进行比较。对于软件文档等技术领域，使用正则表达式模式检测不可靠的版本号（例如，“Python 4.0”），并用验证过的数据替换它们。AWS Comprehend 或 spaCy 等工具可以帮助提取实体进行验证。在代码生成场景中，对输出运行静态分析工具（例如，linters）以在执行前捕获语法错误或不安全的模式。
最后，融入人工监督和迭代改进。添加一个用户界面层，允许最终用户标记不准确之处，并使用这些报告来重新训练模型或更新验证规则。例如，一个旅行应用可以让用户纠正模型报告的错误酒店营业时间。记录常见的错误模式（例如内容写作工具中错误引用的内容），并创建一个用于频繁更正的查找表。对于高风险用例，实施“验证链”，由二级模型审查主要输出。这种分层方法平衡了自动化和人工判断，确保系统地捕获和解决错误。