通用大语言模型会编造。受良好约束的大语言模型则会作答、结构化呈现并令人安心。iAlacarte 融合结构化数据采集、过滤式 过滤检索、权威参考库、防护机制与人工审核，以降低幻觉风险。
仅凭大语言模型本身，无法知晓您今晚的菜单。它生成的只是看似合理的内容，而非真实的内容。对于菜单与餐厅服务而言，两者之间的差距将带来沉重的商业与法律代价。
iAlacarte 为大语言模型设定了严格框架：它仅依据结构化菜单、权威参考库与本领域的业务规则作答。
数据采集会将照片 / PDF / Word 转化为规范化结构：菜品、配料、过敏原、价格、版块、时段。AI 不会凭空生成此结构中不存在的菜品。
对于每一个问题，iAlacarte 都会在真实菜单、参考库与业务规则上执行过滤式向量检索，并只将相关上下文传递给大语言模型。大语言模型仅基于该上下文作答。
营养、过敏原与葡萄酒数据并非由大语言模型推断而来，而是从公开参考库中获取：ANSES/CIQUAL、USDA、FAO/INFOODS、INCO 1169/2011、WineMag、IBA、TheCocktailDB、RecipeNLG。详见 权威参考库。
系统化提醒，由餐厅服务团队进行明确确认。
谨慎过滤；拒绝保证零风险。
提示需要医生意见，AI 不作诊断。
AI 拒绝发表意见；引导至专业医务人员。
餐厅经营者可对任何敏感信息（过敏原、隐藏配料、提示说明）进行审核、修正或停用。所有修改均会留痕记录，并立即应用于后续回复。
完整法律框架详见 使用条款 & 责任限制。