零售企業把 LLM 庫存推薦平臺幻覺率從 15% 降到 1.5%

2026 年 10 月 17 日，InfoQ 中文發表了一篇題為《生產級大模型平臺工程實戰手冊》的文章，講述一家大型零售企業的庫存準確性平臺如何把基於 LLM 的庫存推薦系統幻覺率降下來。據文中描述，該系統投入生產執行的第一個月末，約 15% 的智慧體返回結果是幻覺，即內容聽起來言之鑿鑿卻毫無事實依據；六個月後，這一比例降到 1.5%。

文章稱，推動這一數字下降的關鍵並非換用更強大的基礎模型，而是團隊做出的一個架構決定：不再把大模型相關能力當作應用層的業務問題，而是當作平臺基礎設施來對待。該平臺由業務、產品、軟體工程師、資料科學家和資料工程專家共同構建，目前服務於數十個應用團隊，覆蓋庫存審計、補貨審查、差異分診等場景，並對 Gemini、GPT 等基礎模型進行統一路由與治理。系統對數百萬 SKU、數十億條歷史庫存記錄中的異常訊號進行分析，為業務方生成庫存修正建議。

文章還提到，文中所述的基礎元件均在配套的 GitHub 程式碼庫中提供實現，程式碼刻意設計為無隱藏抽象層，把內部運作邏輯全部暴露出來，以保證工程範式清晰易懂；程式碼庫與生產環境之間存在一處刻意設計的差異。報道未說明該零售企業的名稱，也未給出幻覺率統計口徑等更多細節。