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Come vengono rilevate e prevenute le allucinazioni dell’IA?

Scritto da amaise Support

Come vengono rilevate e prevenute le allucinazioni dell’IA?

amaise utilizza un approccio multilivello per rilevare e prevenire le allucinazioni dell’IA:

  1. Estrazione strutturata: La pipeline utilizza compiti di estrazione basati su schemi con campi predefiniti invece della generazione di testo libero. Questo limita notevolmente lo spazio per le allucinazioni.

  2. Blocco del modello: Le versioni del modello sono fissate per ogni ambiente e validate nell’ambiente di sviluppo prima di essere messe in produzione.

  3. Pulizia dell’output: Le uscite del modello LLM sono validate prima della memorizzazione e visualizzazione. L’escaping automatico impedisce l’inserimento di contenuti dannosi.

  4. Audit trail: Ogni risultato dell’IA è collegato al documento elaborato, alla versione del modello e alla fase della pipeline, garantendo una tracciabilità completa.

  5. Revisione manuale: Su richiesta del cliente, possono essere integrate nella pipeline fasi di revisione manuale o di campionamento per controllare specificamente i risultati dell’IA.

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