Для пользователей: задавать конкретные вопросы с чёткими рамками и форматом; просить указать уверенность и источники («оцените уверенность 1–10 и приведите минимум 2 ссылки»); предоставлять контекст (аудитория, домен, ограничения); независимо проверять важные утверждения; рассматривать непроверенные ответы как гипотезу.

Для разработчиков: использовать RAG (Retrieval-Augmented Generation) — заземлять модель на проверенные документы и просить отвечать по ним со ссылками на источники; давать модели инструменты и API (поиск, базы данных, калькуляторы); принудительно задавать схемы и валидацию (JSON, вызов функций); настраивать обучение для поощрения правдивости и признания неуверенности; внедрять мониторинг, защитные слои и человеческую проверку. RAG не устраняет галлюцинации полностью, но закрепляет ответы в найденных документах и упрощает трассировку через цитаты.