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审计 RAG 中的大模型幻觉与知识对齐问题
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"hallumark" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请使用 hallumark 检查这个 RAG 系统的回答是否存在幻觉或未充分 grounding，并输出适合 CI 门禁的优先级问题列表。
返回按优先级排序的发现，便于阻断有风险的提交。
请用 hallumark 扫描这组检索增强生成结果，并以 JSON 格式输出所有 grounding 问题及其严重程度。
输出结构化 JSON，便于程序解析和后续处理。
请用 hallumark 检查代理回复中的幻觉风险，并导出 SARIF 结果，方便接入代码质量平台。
生成可导入质量平台的 SARIF 报告。
将漏斗、无障碍与大模型可见性审计生成为可靠Markdown报告
扫描 MCP 配置中的权限、密钥与模型暴露风险，并生成合规 AI-BOM。
审计大模型评审结果，发现漂移、偏差并对比人工一致性。
帮助开发者审查代码中的安全、质量与性能问题并给出改进建议
为项目提供可追溯的知识库检索与知识片段写入能力
通过 MCP 为 AI 助手提供可插拔的知识检索与推理能力调用接口