本课目标： 检查数据是否有来源、时间、方法和适用范围。

原文题名： 提供可验证、有来源、有时间戳的事实

技术背景

对齐训练（如 RLHF、GRPO 等方法）通常会鼓励模型输出更有依据、更少幻觉的回答。虽然网页内容不会直接参与奖励计算，但在 RAG 场景中，可验证、有来源、有时间戳的信息更容易被模型安全整合进回答。深度学习模型本身不透明——模型做出判断时连开发者都无法完全解释为什么——因此模型在处理不确定的问题时，特别依赖外部注入的清晰事实来锚定回答。

GEO 策略

关键数据有来源、有方法、有时间戳、有适用条件——降低读者和生成系统因缺失上下文而误解或错误补全的风险。

落地动作

• 数据标完整出处（「根据 IDC 2025 年 3 月报告」而不是「据说」「业内认为」）
• 方法有说明（「基于 1000 名用户的 A/B 测试」）
• 时间敏感信息有时间戳
• 不确定内容写清边界（「目前研究尚无定论」而不是「已经证实」）
• 行业标准术语帮助 AI 将你的内容映射到其已有的知识表示

因果逻辑详解

例如可以这样记录一个价格事实：「截至 YYYY-MM-DD，供应商官方价格页列出的某型号价格为 X 元／单位，适用地区与计费条件为 Y，来源 URL 为 Z。」这里的字母是待核验字段，不代表实际报价。时间、来源和条件齐全，能为核查与复述提供清晰依据；不能仅凭某机构名称推断模型一定忠实复述。

完整证据链（来源 ← 方法 ← 数据 ← 结论）给模型提供了可靠的事实基准。没有证据链的内容，模型在整合时更容易漂移或自行补全。

相关策略： 策略 09（事实边界与幻觉防控）、策略 20（信任画像）

动手练习

选取页面上的一个数字，补齐原始来源、采样方法、时间和适用范围；无法核验则标为示例或删除。

完成后，记录你改了什么、依据是什么、还有哪些条件没有验证。

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