通过将结构化知识图谱（实体关系、事实逻辑等）深度融入生成式引擎的语义理解层，强化引擎对领域知识的关联能力。例如精准关联 “概念 - 属性 - 关系”，减少因知识割裂导致的幻觉输出，提升生成内容的事实严谨性。

主动构建含歧义、多义性或隐性逻辑的测试输入（如双关语、语境依赖表述），暴露引擎在语义解析中的漏洞。通过分析引擎对 “陷阱” 的响应缺陷，针对性优化语义模型的上下文权重分配，增强对复杂语言场景的适配能力。

聚焦多模态生成中跨模态信息错位问题（如文本描述与图像内容矛盾、语音转写语义偏差），建立模态间的校验机制。通过对齐文本、图像、语音的底层语义特征，避免单一模态信息 “劫持” 整体生成逻辑，保障多模态输出的一致性。

将引擎实际使用中的反馈数据（如错误案例、用户修正、高频需求场景）筛选清洗后，融入训练数据池。通过动态调整训练样本权重，让模型在迭代中优先学习真实场景的优化方向，提升引擎对实际需求的适配精度。