arXiv cs.AI·65 天前★ 4
GROUND框架减少企业分析LLM幻觉
原文标题：GROUND: Reducing Hallucinations in LLM-Based Enterprise Analytics Through Governed Semantic Definitions
重要度 4/5 · AI 综合评估报道影响力与新鲜度，4–5 分为高价值资讯。
- 问题
- 企业数据分析中LLM常产生幻觉指标、非法连接、错误粒度和越权访问。
- 方法
- 把生成约束在治理语义层上，绑定已批准指标与维度，并在执行前校验模式、指标、连接、粒度、过滤、安全和成本规则。
- 结果
- 在100题合成企业报表基准中，是唯一在全部六类中无幻觉的系统，且行级安全零违规。
- 影响
- 为企业级NL2SQL提供可审计的治理路径，说明仅靠指标定义无法替代访问策略。
AI 处理过程展开/收起
原始标题：GROUND: Reducing Hallucinations in LLM-Based Enterprise Analytics Through Governed Semantic Definitions
AI 中文标题：GROUND框架减少企业分析LLM幻觉
来源：arXiv cs.AI · 发布于 65 天前
分类：学术研究 · AI 重要度：★ 4（4）
标签：幻觉减少 / 企业分析 / 语义层 / text-to-SQL
关键词：hallucination / semantic layer / text-to-SQL
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