客服 RAG 上线后统计发现约 15% 的回答有问题，主要是两类：一是检索根本没召回相关内容，模型还是硬答；二是召回了多个文档，模型把两篇的内容拼错或混在一起。请分别针对这两类问题给出治理方案，并说明在无法完全消除的情况下，怎么让用户感知到风险。

面试官在考什么

判断候选人能否把幻觉拆成「召回失败」和「生成不忠实」两类可分别定位的问题，并给出分层治理而不是只调 prompt。

幻觉治理

回答框架 · 前两步

1. 先分因：召回失败导致的幻觉要从检索侧治（提高 recall@k、加混合检索和 rerank、降低拒答阈值），生成不忠实的幻觉要从 prompt 和校验侧治，两者不能用同一招
2. prompt 侧应要求结构化输出+逐句引用来源编号，并显式给出「上下文不足以回答时输出固定话术」的出口，光写「只根据上下文回答」缺少可执行的出口

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