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零售企业通过平台化治理将 LLM 幻觉率降至 1.5%
原标题：生产级大模型平台工程实战手册
- 幻觉率降低的核心在于架构分层：将 LLM 能力视为平台基础设施而非应用业务逻辑。
- 系统覆盖数百万 SKU 和数十亿条记录，通过统一路由与治理 Gemini、GPT 等多模型支撑数十个业务场景。
- 配套 GitHub 代码库刻意设计为无隐藏抽象，支持通过 Ollama 和 LiteLLM 端到端本地运行，无需 API 费用。
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AI 聚合热点事件 · 2026/10/16
零售企业通过平台化治理将 LLM 幻觉率降至 1.5%
1 篇收录报道1 家独立信源交叉印证持续跟踪至 2026/10/16 17:09:04
全景综述与最新动态
1 家信源交叉印证某大型零售企业通过将大模型能力从应用层下沉为统一治理的平台基础设施，成功将库存推荐系统的幻觉率从 15% 降至 1.5%。该方案不依赖更换更强模型，而是通过架构分层、多智能体协同及开源透明组件实现规模化稳定运行，并提供了可本地复现的工程代码库。
最新动向/某大型零售企业通过将大模型能力从应用层下沉为统一治理的平台基础设施，成功将库存推荐系统的幻觉率从 15% 降至 1.5%。该方案不依赖更换更强模型，而是通过架构分层、多智能体协同及开源透明组件实现规模化稳定运行，并提供了可本地复现的工程代码库。
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