核心要点
宁可说"不确定/查不到"，也别编造——幻觉比空白更伤信任
给替代路径：转人工、给搜索/文档链接、建议重试或换种问法
设置置信阈值与拒答：低于阈值就不硬答，或加免责提示
关键场景保留人工通道，并记录这些 badcase 用于后续改进
标准回答
核心原则：别让用户对着幻觉或空白
AI 总有答不出、答不准的时候。好的兜底不是装作什么都能答，而是优雅降级——坦白能力边界，并给出下一步出路。
坦白不确定
答不出或证据不足时，明确说"我不确定""没查到相关信息"，而不是一本正经地编。可以基于检索结果判断：检索不到依据就不答，避免幻觉。
给替代路径
不要走到死胡同。提供转人工客服、给出搜索链接或相关文档、建议用户换个说法重试。哪怕不能直接解决，也让用户知道往哪儿走。
置信阈值与拒答
对模型/检索给的置信度设阈值，低于阈值就触发兜底话术或拒答；高风险问题（医疗、法律、金融）默认更保守，加免责声明并引导找专业人士。
留人工通道 + 回收 badcase
关键链路始终保留人工接管。把每次兜底/失败记录下来，定期复盘，驱动 prompt、检索和产品改进。
常见误区
⚠️ 常见踩坑
为了"显得万能"让模型对什么都给答案，结果满屏幻觉；或兜底只甩一句"我无法回答"就完事，不给任何出路，体验更差。
追问
追问 1：怎么判断模型「没把握」从而触发兜底？
几种信号结合：RAG 场景看检索到的文档相关度，太低就判定无依据；让模型自评置信度或要求"找不到依据就回复无法回答"；对输出做校验（格式、是否包含来源）；还可用规则拦截明显高风险或越界的问题。综合这些设阈值。
追问 2：兜底话术怎么写才不让用户反感？
语气真诚、给出路、别甩锅。比如"这个问题我暂时查不到准确信息，你可以试试换个说法，或点这里联系人工"。避免冷冰冰的"无法处理"，也别假装很懂。高风险场景补一句免责和专业建议引导。
延伸学习
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