本文介绍如何构建企业级LLM应用的不确定性检测框架，以解决模型过度自信导致的幻觉问题。通过三层验证：输入边界检测、检索质量评分和输出概率分析，系统能识别知识缺口并路由低置信度请求至人工处理。文章提供Python代码实现，强调用确定性代码而非系统提示词来保障可靠性。