Reduzir alucinações

Mesmo os modelos de linguagem mais avançados, como o Claude, podem às vezes gerar texto que é factualmente incorreto ou inconsistente com o contexto fornecido. Este fenômeno, conhecido como “alucinação”, pode comprometer a confiabilidade das suas soluções baseadas em IA. Este guia explorará técnicas para minimizar alucinações e garantir que as saídas do Claude sejam precisas e confiáveis.

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Estratégias básicas de minimização de alucinações

• Permita que o Claude diga “Eu não sei”: Dê explicitamente ao Claude permissão para admitir incerteza. Esta técnica simples pode reduzir drasticamente informações falsas.

• Use citações diretas para fundamentação factual: Para tarefas envolvendo documentos longos (>20K tokens), peça ao Claude para extrair citações palavra por palavra primeiro antes de realizar sua tarefa. Isso fundamenta suas respostas no texto real, reduzindo alucinações.

• Verificar com citações: Torne a resposta do Claude auditável fazendo-o citar trechos e fontes para cada uma de suas afirmações. Você também pode fazer o Claude verificar cada afirmação encontrando uma citação de suporte depois de gerar uma resposta. Se não conseguir encontrar uma citação, deve retratar a afirmação.

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Técnicas avançadas

• Verificação da cadeia de pensamento: Peça ao Claude para explicar seu raciocínio passo a passo antes de dar uma resposta final. Isso pode revelar lógica ou suposições defeituosas.

• Verificação Best-of-N: Execute o Claude através do mesmo prompt várias vezes e compare as saídas. Inconsistências entre as saídas podem indicar alucinações.

• Refinamento iterativo: Use as saídas do Claude como entradas para prompts de acompanhamento, pedindo-lhe para verificar ou expandir declarações anteriores. Isso pode detectar e corrigir inconsistências.

• Restrição de conhecimento externo: Instrua explicitamente o Claude a usar apenas informações de documentos fornecidos e não seu conhecimento geral.