幻觉检测 (Hallucination Detection)

Semantic Router 提供了先进的幻觉检测功能，以验证 LLM 的响应是否基于提供的上下文。系统使用经过微调的 ModernBERT token 分类器来识别未被检索结果或工具输出支持的陈述。

概览

幻觉检测系统：

• 验证 LLM 响应是否基于提供的上下文（RAG 结果、工具输出）
• 识别 token 级别的未支持陈述
• 提供 使用 NLI（自然语言推理）的详细解释
• 警告或拦截 当检测到幻觉时
• 无缝集成 到 RAG 和工具调用 (tool-calling) 工作流中

工作原理

幻觉检测在三阶段管道中运行：

1. 事实核查分类 (Fact-Check Classification)：确定查询是否需要事实验证（事实性问题 vs. 创意/观点类问题）
2. Token 级检测：分析 LLM 响应以识别未支持的陈述
3. NLI 解释（可选）：为幻觉片段提供详细的推理

配置

全局模型配置

首先，在 router-defaults.yaml 中配置幻觉检测模型：

# router-defaults.yaml
# 幻觉缓解配置
# 默认禁用 - 在决策中通过 hallucination 插件启用
hallucination_mitigation:
  enabled: false

  # 事实核查分类器：确定提示词是否需要事实验证
  fact_check_model:
    model_id: "models/mom-halugate-sentinel"
    threshold: 0.6
    use_cpu: true

  # 幻觉检测器：验证 LLM 响应是否基于上下文
  hallucination_model:
    model_id: "models/mom-halugate-detector"
    threshold: 0.8
    use_cpu: true

  # NLI 模型：为幻觉片段提供解释
  nli_model:
    model_id: "models/mom-halugate-explainer"
    threshold: 0.9
    use_cpu: true

在决策中启用幻觉检测

使用 hallucination 插件为每个决策启用幻觉检测：

# config.yaml
decisions:
  - name: "general_decision"
    description: "带有事实核查的通用问题"
    priority: 100
    rules:
      operator: "OR"
      conditions:
        - type: "domain"
          name: "general"
        - type: "fact_check"
          name: "needs_fact_check"
    modelRefs:
      - model: "openai/gpt-oss-120b"
        use_reasoning: false
    plugins:
      - type: "hallucination"
        configuration:
          enabled: true
          use_nli: true  # 启用 NLI 以获得详细解释
          # 检测到幻觉时的操作: "header", "body", "block", 或 "none"
          hallucination_action: "header"
          # 需要事实核查但没有工具上下文时的操作: "header", "body", 或 "none"
          unverified_factual_action: "header"
          # 在正文警告中包含详细信息（置信度、片段）
          include_hallucination_details: true

插件配置选项

选项	值	描述
enabled	true, false	为此决策启用/禁用幻觉检测
use_nli	true, false	使用 NLI 模型进行详细解释
hallucination_action	header, body, block, none	检测到幻觉时的操作
unverified_factual_action	header, body, none	需要事实核查但无可用上下文时的操作
include_hallucination_details	true, false	在响应正文中包含置信度和片段

操作模式

操作	行为	用例
header	添加警告 Header，允许响应	开发、监控
body	在响应正文中添加警告，允许响应	面向用户的警告
block	返回错误，拦截响应	生产环境、高风险应用
none	无操作，仅记录日志	静默监控

幻觉检测如何工作

处理请求时：

1. 事实核查分类：哨兵模型 (sentinel model) 确定查询是否需要事实验证
2. 上下文提取：从 LLM 响应中捕获工具结果或 RAG 上下文
3. 幻觉检测：如果上下文可用，检测器将分析响应
4. 操作：根据配置，系统添加 Header、修改正文或拦截响应

检测到幻觉时的响应 Header：

X-Hallucination-Detected: true
X-Hallucination-Confidence: 0.85
X-Unsupported-Spans: "Paris was founded in 1492"

用例

RAG (检索增强生成)

验证 LLM 响应是否基于检索到的文档：

plugins:
  - type: "hallucination"
    configuration:
      enabled: true
      use_nli: false
      hallucination_action: "header"
      unverified_factual_action: "header"

示例：客户支持机器人检索文档并生成答案。幻觉检测确保响应不包含文档中不存在的信息。

工具调用工作流

验证 LLM 响应是否准确反映了工具输出：

plugins:
  - type: "hallucination"
    configuration:
      enabled: true
      use_nli: true
      hallucination_action: "block"
      unverified_factual_action: "header"
      include_hallucination_details: true

示例：AI 智能体调用数据库查询工具。幻觉检测防止智能体捏造查询未返回的数据。