在大型语言模型（LLM）中，'幻觉'问题是一个关键挑战，指的是模型生成不准确或虚构的回答，尤其是在处理不一致的文本描述中的货币值时。缺乏对金融数据的准确处理能力，LLM可能会提供误导性结果，无法满足商业应用的精确要求。为了解决这一问题，ETL-D环境中的'/v1/enrich/amount'端点被用来提取和清理货币值，从而确保LLM接收到准确的数据。...