GROUND框架主要解决什么问题？
它解决基于LLM的企业数据仓库自然语言分析中的幻觉问题，如虚构指标、非法连接、粒度错误、不安全数据访问等。
GROUND: Reducing Hallucinations in LLM-Based Enterprise Analytics Through Governed Semantic Definitions
（翻译）GROUND：通过受治理的语义定义减少基于LLM的企业分析中的幻觉
资讯摘要
arXiv:2608.26157v1 Announce Type: new Abstract: Natural-language analytics over enterprise data warehouses is increasingly important, but production use is limited by hallucinated metrics, invalid joins, wrong grain, unsafe data access, and unsupported explanations. Existing text-to-SQL systems ofte
AI 摘要
该论文介绍GROUND（治理检索统一规范化定义）框架，通过受治理的语义层约束大模型生成的企业数据分析查询，减少指标幻觉、非法连接和越权数据访问等问题。在100问合成基准中，GROUND是唯一在六类评估中无幻觉的系统，并严格保障行级安全；在真实NHTSA数据及多模型对抗测试中，安全类保证零违规，但拒绝未定义指标等行为仍存在缺陷。
AI 问答
GROUND在评测中表现如何？
在100问合成基准中，GROUND是唯一在六类评估中无幻觉的系统；在真实NHTSA数据和多模型对抗测试中，过滤与行级安全零违规。
仅靠精确指标定义能否保证数据安全？
不能。无访问策略的语义条件仍会泄露数据，表明治理不能仅靠指标保真度替代。
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