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. Esse fenômeno, conhecido como “alucinação”, pode prejudicar a confiabilidade de suas soluções baseadas em IA. Este guia explorará técnicas para minimizar alucinações e garantir que as saídas do Claude sejam precisas e confiáveis.
Estratégias básicas de minimização de alucinações
- Permitir que o Claude diga “Eu não sei”: Dê permissão explícita ao Claude para admitir incerteza. Essa técnica simples pode reduzir drasticamente informações falsas.
- Use citações diretas para fundamentação factual: Para tarefas que envolvem 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.
- **Verifique com citações: Torne a resposta do Claude auditável, fazendo com que ele cite trechos e fontes para cada uma de suas afirmações. Você também pode fazer o Claude verificar cada afirmação encontrando uma citação de apoio depois que ele gerar uma resposta. Se não encontrar uma citação, ele deve retratar a afirmação. </callout>
Técnicas avançadas
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Verificação de 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 falhas.
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Verificação Best-of-N: Execute o Claude através do mesmo prompt várias vezes e compare as saídas. Inconsistências entre as saídas podem indicar alucinações.
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Refinamento iterativo: Use as saídas do Claude como entradas para prompts de acompanhamento, pedindo que ele verifique ou expanda declarações anteriores. Isso pode detectar e corrigir inconsistências.
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Restrição de conhecimento externo: Instrua explicitamente o Claude a usar apenas informações de documentos fornecidos e não seu conhecimento geral.