之前介绍的思维链（CoT）展示了 LLMs 执行推理轨迹的能力。在给出答案之前，大模型通过中间推理步骤（尤其是与少样本提示相结合）能够实现复杂的推理，获得更好的结果，以完成更具挑战的任务。

然而，仅仅应用思维链推理并不能解决大模型的固有问题：无法主动更新自己的知识，导致出现事实幻觉。也就是说，因为缺乏和外部世界的接触，大模型只拥有训练时见过的知识，以及提示信息中作为上下文提供的附加知识。如果你问的问题超出它的知识范围，要么大模型向你坦白：“我的训练时间截至 XXXX 年 XX 月 XX 日”，要么它就会开始一本正经地胡说。

下面这张图就属于第二种情况，我制作的一个 Prompt 骗过了大模型，它会误以为我引述的很多虚构的东西是事实，而且它还会顺着这个思路继续胡编乱造。

这个问题如何解决呢？