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在大模型服务中，处理 Badcase 是复杂且重要的任务。通过增加前置模块，过滤或处理显而易见的错误，例如敏感词检测、高频问题快速响应等。对于复杂的 Badcase，后处理模块对于模型输出，进行二次过滤或修正，比如模型可能产生的“幻觉”内容，进行过滤。调整 Prompt 也是有效的方法，通过优化输入的提示语，引导模型生成更符合需求的结果。如果 Badcase 的问题较为普遍且影响较大，也考虑对模型进行微调，通过有监督微调(SFT