定义
通过搜索 API 的 LLM grounding 是在 LLM 补全之前运行搜索查询，然后将搜索结果作为编号来源格式化在 LLM 提示中并附带明确引用指令的模式，使 LLM 的回答绑定在检索到的来源上而非训练数据。
深入了解
Grounding 解决三种 LLM 失败模式：幻觉（虚构事实）、陈旧性（训练截止漂移）和不可验证性（无来源可查）。本地 LLM（Qwen 9B-35B、Llama-3、DeepSeek）比云 LLM 对来源质量更敏感，因为其上下文窗口更紧——HTML 噪声浪费的 token 压缩了信号。搜索 API 的类型化 JSON（Scavio 的 organic_results、Tavily 的 results）相比原始 HTML 减少约 10 倍的上下文浪费。grounding 提示通常：（1）列出编号来源 [1] [2] [3]...；（2）指示每条声明用 [N] 标记回答；（3）告诉 LLM 如果不支持则回避（「根据这些来源我不知道」）。2026 年 4 月一篇 r/LocalLLaMA 帖子记录了通过此模式修复 Qwen 幻觉的经验。
用法示例
真实世界示例
一个使用原始爬取 HTML 进行 grounding 的本地 LLM 代理在 100 个问题基准测试中幻觉率为 18%。切换到 Scavio 类型化 JSON 来源 + 明确引用提示后，同一基准测试的幻觉率降至 <3%。
平台
通过搜索 API 的 LLM Grounding在以下平台中相关，所有这些平台都可通过Scavio的统一API访问：