答案完整性与幻觉风险之间的权衡在于系统提供多少信息，以及它生成错误或虚假细节的可能性有多大。当系统追求完整性时，它会尝试解决查询的所有方面，即使部分答案可能不确定。这增加了包含不准确信息（幻觉）的机会，尤其是在系统缺乏足够的数据或上下文时。相反，过度保守——只将回答限制在高置信度的事实——可能会导致答案不完整，从而降低其有用性。取得平衡意味着确保答案尽可能全面，同时避免进入不可靠的领域。
为了管理这种平衡，系统可以使用置信度阈值和上下文感知验证。例如，模型可能会生成响应，但使用内部评分机制标记低置信度部分。如果不确定性超过预定义阈值，系统可以默认给出更简短、已验证的答案，或者明确声明其不确定性。检索增强生成 (RAG) 等技术可以通过将响应基于外部可信数据源来提供帮助。例如，客户支持聊天机器人可能会在回答技术问题之前先检查产品数据库，避免猜测不支持的功能。开发人员还可以实施后备策略，例如将模糊的查询重定向给人工操作员，或提供免责声明，例如“基于现有数据，这可能无法涵盖所有情况。”
实际实施需要反复测试和调优。例如，医疗建议应用可以优先考虑准确性，引用同行评审的研究并避免推测性声明，即使这意味着部分用户问题无法完全回答。反之，创意写作工具可能会接受更高的幻觉风险来生成富有想象力的内容，但会包含一个“事实核查”功能供用户验证细节。开发人员应监控实际使用情况，以调整置信度阈值和验证步骤——例如跟踪用户纠正或拒绝答案的频率。用户反馈循环、针对已知数据集的自动化准确性检查以及不同响应风格的 A/B 测试等工具可以帮助随着时间的推移完善这种平衡。
