相似性搜索通过将语言模型输出建立在可验证的、预先存在的数据之上，在减少 AI 幻觉方面发挥着关键作用。 当 AI 模型生成文本时，幻觉（不准确或无意义的说法）通常发生是因为该模型仅依赖于它在训练期间学习的模式，而没有进行实时验证。 相似性搜索通过允许模型对照可信的数据集或知识库交叉引用其响应来解决这个问题。 例如，当用户提出问题时，系统可以首先使用相似性指标从数据库中检索最相关的知识或文档。 这确保了模型的输出与已知信息保持一致，而不是编造细节。 通过整合这个检索步骤，AI 不太可能“猜测”，而更有可能产生准确的、符合上下文的答案。
一个实际的实现包括将检索增强生成 (RAG) 与向量数据库相结合。 假设开发者构建了一个医疗聊天机器人。 系统不是让模型纯粹从其训练数据中生成答案，而是将用户的查询转换为数字向量（嵌入），并在经过验证的医疗文章的向量数据库中搜索相似的嵌入。 如果查询是“药物 X 的副作用是什么？”，系统会检索关于药物 X 的最匹配的文章，并使用它们的内容来制定响应。 这种方法最大限度地减少了幻觉，因为模型的输出受到检索到的数据的约束。 同样，在代码生成工具中，相似性搜索可以将用户的请求与存储库中现有的代码片段进行匹配，从而降低生成语法不正确或无法运行的代码的风险。 这些例子表明，相似性搜索充当了一个事实核查层，将 AI 的创造力锚定在现实中。
然而，相似性搜索并不是一个独立的解决方案。 它的有效性取决于参考数据集的质量和覆盖范围。 例如，如果数据库缺少最新的信息，AI 可能仍然会产生过时或不正确的答案。 开发者还必须调整相似性阈值：太严格，系统可能会错过相关的上下文；太宽松，它可能会检索到不相关的数据，从而导致令人困惑的输出。 此外，将相似性搜索与诸如置信度评分（模型估计其确定性）之类的技术相结合，可以进一步降低风险。 例如，如果系统没有检索到密切匹配，它可能会回答“我不知道”而不是猜测。 这种分层方法确保了相似性搜索补充了 AI 的能力，而不会过度承诺可靠性。 总之，相似性搜索是一种实用的工具，可以强制执行准确性，但它需要仔细的实现和支持性保障措施来有效地减轻幻觉。