单靠语言模型只能生成看似合理的内容。iAlacarte 在其外围设置了确定性层：先提取菜单，再用规则核验；每个问题先通过过滤检索处理；模型只根据入选菜品生成内容；回复发送前还会经过防护机制复核。
通用聊天机器人凭记忆作答：它不了解您的菜单、价格或营业时间。在 iAlacarte 中，语言模型每次回复时只会收到一份已经过滤的简短菜品清单及其数据，且不得提及其他菜品。事实性问题甚至无需使用它。
系统会理解顾客的问题（意图、限制条件、预算），然后在已发布的菜单中查找菜品，并应用硬性约束：过敏原、饮食类型、排除食材、卡路里或价格上限、当前服务时段。语言模型仅根据这些候选菜品生成内容。
事实性问题 — “这道菜有什么？”，“多少钱？”，“你们几点打烊？” — 会直接依据数据生成回复，无需语言模型。
会列出被排除的菜品；每次对话仅提醒一次可能存在微量痕迹；请向餐厅团队确认。
基于来源的标准库（包括烹饪用酒、生食、腌制肉类、生乳、汞……）会排除相关菜品；如顾客询问葡萄酒，将建议不要饮用。
糖尿病、盐、钾、胆固醇、组胺：提示来自有来源的标准和估算，绝非诊断。
不提供个性化建议；顾客会被建议咨询医生或药师。
您可以在控制面板中更正名称、食材、价格、照片或栏目标题。更正会应用于后续回复，并被保留：即使重新分析菜单，也会再次应用。“核验菜单”页面会提示顾客可能看到的错误信息。每个门店只会发布一份菜单，由您决定发布哪一份。
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