Risk Analysis
四大核心挑战
挑战一：AI幻觉率控制
LLM生成不符合世界观设定的内容，破坏沉浸感
具体问题
NPC说出不存在的任务、人物、地点
NPC人格不一致，前后矛盾
生成违反游戏设定的内容（如西部世界出现现代科技）
玩家投诉"这NPC在胡说八道"
解决方案
1
RAG知识库约束：将世界观、NPC背景、可用任务等作为知识库，强制LLM只能引用已有内容
2
Prompt工程加固：在System Prompt中明确"只能提及knowledge_base中存在的内容"
3
输出校验层：NER识别生成内容中的实体，与知识库比对，不存在则拒绝输出
4
玩家反馈闭环：点踩/举报数据实时监控，异常立即触发人工审核
<5%
目标幻觉率
>90%
人格一致性
<1%
举报率
挑战二：成本与性能平衡
LLM调用成本高、延迟长，与3300万DAU的规模冲突
具体问题
GPT-4单次调用成本约$0.03-0.06，日均百万对话=每天数万美元
云端LLM延迟500ms-2s，影响游戏体验流畅度
高峰期并发压力，可能导致服务降级
移动端资源有限，无法本地运行大模型
解决方案
1
分层模型策略：简单对话用7B小模型（本地/边缘），复杂推理才调用GPT-4
2
缓存机制：高频问答预生成+缓存，命中率可达40%以上
3
异步生成：非实时内容（如任务描述）提前批量生成
4
灰度放量：先10%用户验证，逐步扩大，控制成本曲线
<$0.001
单次对话成本
<500ms
P95响应延迟
>40%
缓存命中率
挑战三：内容审核与合规
AI生成内容的不可控性带来的政策和舆论风险
具体问题
AI可能生成暴力、色情、政治敏感内容
玩家通过Prompt injection诱导NPC说不当内容
生成内容被截图传播，引发舆论风险
需符合游戏版号审批要求
解决方案
1
多层过滤：输入过滤（敏感词）+ 输出过滤（内容审核API）+ 人工抽检
2
角色边界：在Prompt中严格限定NPC的话题范围，拒绝回答出界问题
3
熔断机制：检测到异常内容立即切换到预设安全回复
4
审计日志：全量对话日志存储，支持事后追溯和合规审计
100%
输出过滤覆盖
<0.01%
违规内容漏出
30天
日志保留期
挑战四：技术落地的渐进策略
从0到1的过程中如何平衡理想与现实
具体问题
技术方案过于理想化，无法按期交付
跨团队协作（AI、引擎、策划）的沟通成本
用户期望管理：宣传过度导致口碑反噬
迭代节奏与版本计划的冲突
解决方案
1
MVP优先：先做最小可用版本，验证核心假设后再扩展
2
分阶段交付：P1基础对话→P2情感系统→P3涌现叙事→P4规模化
3
低调验证：小范围灰度测试，数据验证后再大规模宣传
4
敏捷迭代：2周一个sprint，快速响应问题
技术落地渐进策略
Phase 1
基础验证期
1-2个月
5个NPC
基础对话能力
Phase 2
能力扩展期
3-4个月
20个NPC
情感+记忆系统
Phase 3
体验打磨期
5-6个月
50个NPC
涌现叙事
Phase 4
规模化期
7-12个月
100+NPC
全量上线
风险可控，挑战可解
识别风险不是为了退缩，而是为了更好地前进
🧠
RAG+校验
控制幻觉
💰
分层模型
控制成本
🛡️
多层过滤
保障合规
🔧