查不到就说查不到：一个审计 AI 引用的提示词框架

LLM 编造引用有个固定套路：来源真实存在，或者看起来真实存在；论断听着合理；但源里没有这句话。更糟的是源压根不存在。纽约律师用 ChatGPT 写诉状、引用不存在的判例，被法官罚款，就是 Mata v. Avianca 案（维基条目）。

Reddit 的 r/PromptEngineering 上，用户 RazzmatazzAccurate82 发了个叫 Thematic Chaining（TC）的提示词框架，专门审这件事。用法有两种。

快速版：打开联网搜索，把下面这段提示词粘进任意对话，文档贴在最后。

审计下面文档里的引用。对每一条引用或依赖来源的论断：

1. 拆解论断：把它拆成若干断言，以及断言之间的连接。
2. 取回来源。取不到就在这条上停住并报告，不要用记忆填补空白。
3. 逐条核对断言：它在来源里是被明确陈述、被暗示，还是只被提及？
4. 检验连接：来源真的做出了论断所说的关联，还是只共享了关键词？
5. 检查矛盾：记下论断省略掉的限定条件。
6. 检查出处：来源对不对，段落对不对？
7. 检查优先级：这是一手来源还是二手？追到最早的那一个。
8. 检查时效：有没有更晚的来源将其撤回、更正或取代？
9. 检验分量：这个点是来源的核心，还是顺带一句？

每条论断输出一行表格，通过的也要列：
# | 论断 | 引用来源 | 失败步骤 | 判定 | 标签 | 严重程度 | 修改建议

判定：支持、部分支持、夸大、仅关键词匹配、矛盾、被取代、二手、无法核实。
标签：已验证（你取回并核对了来源）、记忆、二手、未核实。没有取回来源本身，永远不要标“已验证”。
严重程度：严重（矛盾、被取代、引用错误）、显著（夸大、无支撑、二手）、轻微（措辞或日期问题，不影响论点）。

对“夸大”或“矛盾”的判定，引用来源的原话。

表格之后，列出你找不到的来源，以及你在哪里找过。

文档：
[把你的文档贴在这里]

完整版是 GitHub 上的一个 markdown 文件，粘进对话或直接上传，打开联网，贴文档，说一句“对这份文档跑一次 Mode 2 审计”。完整版叫 Core，多了几个东西：追溯一个观点最早出自哪里的模式；边写边查引用的工作流；针对法律引用的版本（holding 与 dicta 的区别、已推翻的判例）；针对医学证据的版本（研究设计、人群匹配、撤稿）。

Core 文件：https://github.com/Vir-Multiplicis/ai-frameworks/blob/main/Thematic%20Chaining%20(TC)/TC%20(Core)-%20Attribution%20and%20Source%20Auditing.md

全部版本：https://github.com/Vir-Multiplicis/ai-frameworks/tree/main/Thematic%20Chaining%20(TC)

作者附了两条说明。不开联网搜索，大部分结果会被标成“记忆”，这是故意的，模型凭记忆检查自己的输出，算不上检查。另外它一次只适合处理一份文档，文档一长，模型就开始跳行。

现在是 v1.0，测试不多。作者想知道：你用的哪个模型、开没开搜索；它抓到了什么、漏了什么；有没有把真实正确的来源误标。

多数提示词在教模型怎么答得更满。这个在教它承认答不了：取不到来源就停在那条论断上，不许用记忆补。这条规则比框架本身更值得抄。