前言

现在AI已经成了大多B2B企业内容生产体系的支柱了，但遇到的AI幻觉无处不在，让B2B搞内容容易看起来形似神不似，为了方便大家都可以“脚踏实地”做好内容，本次我们给出针对AI幻觉的3个解法。

一、B2B内容营销，AI幻觉时常存在

B2B内容营销的容错率很低，B2B内容营销是为了信任构建，而AI幻觉正在瓦解这一基础。当AI在行业技术参数、产品性能边界、客户案例等细节上面“说谎”，代价就不是修改成本，而是客户信任的永久折损了。破解幻觉不只是技术问题，而是关乎企业内容战略的底层建设。

二、文字上的AI幻觉如何避免？

AI不仅释放不了B2B市场部的双手，也许还会给B2B市场部增加了“麻烦”，因而，有一个符合行业know-how的AI提问思路和内容知识库建设比过去更为重要了。

1、提示词思路+交叉验证

避免倾向性提问

避免给出关于对错、2选1的问题，AI喜欢顺从提问人的意思、矫枉过正。

预设条件

以这句提问为例：马上有一场参展活动需要宣传，有新品发布，给我写一个新品介绍文档，要求包含行业场景、产品创新点，适合作为宣传推广型内容。预设条件包含：行业场景+产品创新+展现风格/内容方向。

多找几个模型验证

多家AI搜索实力偏向不一样，网上的AI搜索排行榜与B2B企业只能说关系不大。

对于B2B来说，“创意”、“处理速度”也许没有“稳定”、“准确”、“听话”、“亮点”重要，建议在豆包、DS、混元等模型提出一样的问题，自己选择最合适的。

2、搭建多种形式的知识库

AI用得好不好，关键看企业内容的 “底子” 扎不扎实。有了“底子”才好搭建企业专属的AI知识库，得把行业资料、产品数据等内容用心整理&制作起来，再把公司产品手册、客户案例、行业报告都投喂进知识库，让AI调用这些资料，就不会乱编了。

1）基础型知识库：纳米AI知识库（可封闭/可开放）、IMA知识库（相对封闭）

支持多类型内容导入，支持基于知识库+联网搜索+团队分享。AI知识库可以分享团队共同协作，让团队知识能力全部聚集，回答更加科学。

此外，不同的知识库和功能，可以根据场景选择，如写产品内容时不需要联网搜索，如写竞品进行匹配分析，则可以开启联网搜索。

2）智能型知识库：coze智能体

流程化AI知识库，预设提示词，依次运行不同的AI模型，1人搭建、团队受用。兼顾不同AI模型的最优解。

• 知识库创建

• 人设与回复逻辑

• 插件/流程

• 发布对接

• 直接给关键词提问

3）获客型知识库：百度文心智能体

百度智能体AI知识库，兼具对外获客+对内培训功能，更容易被百度搜索到，可以直接嵌入小程序等渠道。

三、图片上的AI如何避免呢？

AI幻觉“刷新”出现的地方，不只是纯文字里，生成图像出现逻辑矛盾、细节失真（如扭曲的肢体、不合理的物体结构）或偏离用户需求的情况（如误判风格、遗漏关键元素）也是一种幻觉。

例如，我们团队在通过AI制作图时，就遇到：工业设备连接器引脚数量不符，如连接器本应10针却生成20针；材质不对，金属外壳呈现塑料质感，白皮书封面由于不清晰识别错误……

以下以工业设备AI作图实践为例：

1、找参考or手绘底图

B2B营销的风格也许不是那么卷、市场部大多并非设计出身，找参考就很合适。

2、给好产品图

通过稿定设计、PS插件等工具，提取产品图并一键AI清晰化，给到清晰干净的产品图作为底图能让AI更好发挥。

3、约束材质尺寸

通过材质/尺寸/环境参数约束AI生成图片时的物理合理性。

四、补上“人效”拼图

将“人效提升”纳入AI内容生成体系，构建B2B“人机协同”竞争力，AI提高了人效，企业有更多预算去做更多事情，投资于建立更深层次的信任和连接（生态建设-沙龙、直播），用 “真人连接” 补足AI幻觉破解工作：

有了更好的正循环：

• 更高的人效-内容生产

• 更多的投入-外部资源

• 更多的价值内容

• 更好的AI生成

结语

我们聊到破解AI幻觉不是否定AI技术，是为了构建起一个人-机-知识的正向循环内容生成体系，特别是对于B2B企业而言，AI不是造内容的流水线，是企业价值的放大器，按照从提示词能力提升、知识库搭建、人-机协同的路子，让AI在行业Know-How的框架内运行，让每段文字、每张图片都经得起行业与客户的双重检验。