Ridurre le allucinazioni
Anche i modelli linguistici più avanzati, come Claude, possono talvolta generare testo che è fattualmente errato o incoerente con il contesto dato. Questo fenomeno, noto come “allucinazione”, può minare l’affidabilità delle tue soluzioni basate sull’IA. Questa guida esplorerà le tecniche per minimizzare le allucinazioni e garantire che gli output di Claude siano accurati e affidabili.
Strategie di base per minimizzare le allucinazioni
- Permettere a Claude di dire “Non lo so”: Dai esplicitamente a Claude il permesso di ammettere l’incertezza. Questa semplice tecnica può ridurre drasticamente le informazioni false.
- Usa citazioni dirette per fondamento fattuale: Per compiti che coinvolgono documenti lunghi (>20K token), chiedi a Claude di estrarre prima citazioni parola per parola prima di eseguire il suo compito. Questo ancora le sue risposte al testo effettivo, riducendo le allucinazioni.
- Verifica con citazioni: Rendi la risposta di Claude verificabile facendogli citare citazioni e fonti per ciascuna delle sue affermazioni. Puoi anche far verificare a Claude ogni affermazione trovando una citazione di supporto dopo che genera una risposta. Se non riesce a trovare una citazione, deve ritirare l’affermazione.
Tecniche avanzate
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Verifica della catena di pensiero: Chiedi a Claude di spiegare il suo ragionamento passo dopo passo prima di dare una risposta finale. Questo può rivelare logica o supposizioni errate.
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Verifica Best-of-N: Esegui Claude attraverso lo stesso prompt più volte e confronta gli output. Incongruenze tra gli output potrebbero indicare allucinazioni.
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Raffinamento iterativo: Usa gli output di Claude come input per prompt di follow-up, chiedendogli di verificare o espandere le dichiarazioni precedenti. Questo può individuare e correggere incongruenze.
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Restrizione della conoscenza esterna: Istruisci esplicitamente Claude di utilizzare solo informazioni dai documenti forniti e non la sua conoscenza generale.
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