Come vengono rilevate e prevenute le allucinazioni dell’IA?
amaise utilizza un approccio multilivello per rilevare e prevenire le allucinazioni dell’IA:
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.
Blocco del modello: Le versioni del modello sono fissate per ogni ambiente e validate nell’ambiente di sviluppo prima di essere messe in produzione.
Pulizia dell’output: Le uscite del modello LLM sono validate prima della memorizzazione e visualizzazione. L’escaping automatico impedisce l’inserimento di contenuti dannosi.
Audit trail: Ogni risultato dell’IA è collegato al documento elaborato, alla versione del modello e alla fase della pipeline, garantendo una tracciabilità completa.
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.