Comment empêcher Dify d'inventer des réponses avec RAG

Le concept d'hallucination de l'IA et les causes techniques de l'invention des données.
Dify AI, une solution sans code pour optimiser le développement d'applications basées sur LLM.
L'importance de l'architecture RAG pour minimiser les erreurs et améliorer la précision des réponses.
Différences fondamentales entre les modèles de langage passifs et les agents d'IA autonomes.

Je suis sûr que cela vous est déjà arrivé : vous demandez une information précise à une intelligence artificielle et elle vous répond avec une certitude étonnante, mais lorsque vous essayez de la vérifier, vous découvrez que… Il a tout inventé.Ce phénomène est connu sous le nom d'hallucination d'IA et peut devenir un problème grave lorsqu'il affecte informations techniques, juridiques, financières ou sanitaires.

Cela ne signifie pas que la machine est délirante ou qu'elle ment consciemment. Les modèles de langage génèrent leurs réponses en calculant Quels mots sont les plus susceptibles d'apparaître ensuite ?De ce fait, ils peuvent produire une explication parfaitement formulée qui est, en même temps, complètement fausse.

Des plateformes comme Dify contribuent à réduire ce risque en reliant les modèles à leurs propres documents, en établissant des instructions plus strictes et en concevant des flux de travail qui vérifient les informations avant de les afficher à l'utilisateur. Cependant, Aucune configuration ne permet d'éliminer complètement la nécessité de vérifier les réponses..

Pourquoi l'intelligence artificielle invente-t-elle de l'information ?

Les grands modèles de langage, ou LLM, ne fonctionnent pas comme une base de données stockant des réponses vérifiées. Leur rôle est de générer du texte à partir des modèles appris pendant l'entraînement et le contexte inclus dans chaque conversation.

Lorsque la question est ambiguë, porte sur un sujet mal documenté ou requiert des informations qui ne figurent pas dans son contexte, le modèle peut Comblez les lacunes avec des données plausiblesLe résultat est grammaticalement correct et semble raisonnable, mais il ne correspond pas nécessairement à la réalité.

Des erreurs peuvent également survenir lorsque les informations utilisées lors de l'entraînement sont obsolètes, contradictoires ou ne couvrent pas suffisamment le sujet étudié. Même un modèle connecté à Internet peut en être la cause. mauvaise interprétation d'une source, mélange de données provenant de plusieurs pages ou en attribuant une déclaration au mauvais document.

La formulation de la requête est également importante. Si l'utilisateur présume qu'un événement s'est produit ou exige une réponse catégorique, le modèle risque de se baser sur cette prémisse erronée. C'est pourquoi il est utile de leur demander de… reconnaître quand on ne dispose pas de suffisamment d'informations et cela établit une distinction claire entre les faits avérés et les déductions.

Qu'est-ce que Dify et comment peut-il vous aider ?

Plateforme Dify pour la création d'applications d'intelligence artificielle

Dify est une plateforme open source permettant de créer des applications d'intelligence artificielle via une interface visuelle. Connectez des modèles provenant de différents fournisseurs, créez des chatbots, concevez des flux de travail et intégrez des outils externes sans avoir à développer toute l'infrastructure à partir de zéro.

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Son fonctionnement ne supprime pas les limitations du modèle choisi. Si une application utilise un modèle linéaire sans contexte supplémentaire ni règles de validation, elle pourra toujours falsifier des informations. L'avantage de Dify est qu'il permet construire une architecture autour du modèle pour mieux contrôler les données qu'il reçoit et la manière dont il doit générer la réponse.

Grâce à ses applications Workflow et Chatflow, différentes étapes peuvent être organisées, telles que la récupération de documents, l'interrogation d'une API, le traitement d'informations à l'aide d'un modèle et l'application de conditions avant la restitution du résultat. Il est également possible Connectez Dify à Ollama travailler avec des modèles locaux.

Si vous envisagez d'autres plateformes pour développer des applications documentaires, vous pouvez consulter notre Comparaison entre Dify et RAGFlow.

Utilisez RAG pour répondre avec vos propres documents

L'une des fonctions les plus utiles pour réduire les hallucinations est la Récupération Augmentée Génération, plus connue sous le nom de RAGCe système permet à l'application de rechercher des informations dans une base de connaissances avant de demander au modèle de rédiger la réponse.

Le processus se divise en trois étapes. Premièrement, Dify récupère les fragments de document les plus pertinents pour la question. Ensuite, il intègre ces fragments au contexte transmis au modèle. Enfin, le LLM génère une réponse en utilisant les informations récupérées.

Ainsi, l'application ne dépend pas uniquement des connaissances acquises par le modèle lors de son apprentissage. Vous pouvez consulter manuels, règlements internes, fiches techniques des produits, foire aux questions ou toute autre documentation intégrée à la base de connaissances.

Cette approche est particulièrement utile pour créer un moteur de recherche privé pour les documents, un assistant de support technique ou un chatbot qui doit répondre en fonction d'informations spécifiques à l'entreprise.

Cependant, RAG ne garantit pas l'exactitude de toutes les réponses. Le système de recherche peut sélectionner un fragment non pertinent, le document original peut être obsolète ou le modèle peut mal interpréter le contenu. Il est donc utile d'en discuter. réduction des hallucinations, et non leur élimination complète..

Comment créer une base de connaissances dans Dify

La première étape consiste à accéder à la section « Connaissances » de Dify et à créer une nouvelle base de données. Vous pourrez ensuite importer les documents que l’application utilisera et sélectionner… modèle d'embeddings responsable de la présentation de son contenu afin de faciliter les recherches.

Lors de l'indexation, Dify divise les documents en fragments. Ce processus est important car La qualité de la récupération dépend largement de la manière dont les informations ont été séparées.:

Les fragments trop petits peuvent perdre le contexte nécessaire.
Des fragments trop longs peuvent introduire des informations non pertinentes.
Le chevauchement permet de préserver les idées situées entre deux divisions.
Les métadonnées vous permettent de limiter la recherche par document, catégorie ou date.

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Une fois les fichiers traités, utilisez la fonction de test de récupération. Saisissez de vraies questions et observez les fragments renvoyés par le système. Si les résultats ne contiennent pas la bonne réponse, Le problème réside dans la récupération. et le problème ne se résoudra pas simplement en changeant l'invite de commande.

Dify vous permet de combiner recherche sémantique et correspondance de mots-clésVous pouvez également utiliser un modèle de réordonnancement pour réorganiser les extraits récupérés en fonction de leur pertinence. La configuration appropriée dépendra de la langue, du type de document et des questions que se poseront les utilisateurs.

Configurez le flux de travail afin qu'il ne réponde pas sans preuve.

Une fois la base de connaissances préparée, il faut la connecter à l'application. Dans un flux de travail visuel, vous pouvez ajouter un nœud de récupération des connaissances, envoyer ses résultats au nœud de modèle et utiliser des instructions similaires à celles-ci :

Responde utilizando únicamente la información incluida en el contexto.

Si el contexto no contiene datos suficientes para responder, indica claramente que no has encontrado la información.

No inventes nombres, fechas, cifras, enlaces ni referencias.

Diferencia los hechos presentes en las fuentes de cualquier inferencia necesaria.

Cette instruction n'oblige pas mathématiquement le modèle à toujours se comporter de cette manière, mais Cela réduit la pression de fournir une réponse lorsque les données font défaut.Il est également conseillé de définir un seuil de pertinence afin d'éliminer les résultats qui n'ont que peu de rapport avec la question.

Si la récupération ne renvoie aucun fragment valide, le flux peut utiliser une condition pour afficher directement un message indiquant qu'aucune information n'est disponible.De cette manière, la décision ne dépend pas uniquement du fait que le modèle obéisse à la consigne.

Il est également recommandé d'activer les citations et les attributions. Dify peut associer les réponses aux extraits récupérés afin que l'utilisateur puisse consulter le document original. Les sources ne rendent pas automatiquement la réponse vraie, mais Ils facilitent considérablement leur vérification.

La différence entre un modèle, un flux et un agent

Un modèle de langage reçoit une entrée et génère une sortie. Un flux de travail ajoute une sortie. séquence définie d'étapes, de conditions et d'outilsUn agent, en revanche, peut décider quel outil utiliser et répéter plusieurs actions jusqu'à tenter d'atteindre l'objectif.

Par exemple, un flux de travail peut être configuré pour récupérer des documents, extraire des champs spécifiques et générer systématiquement un résumé en suivant le même ordre. Un agent peut décider s'il est nécessaire de rechercher des informations, consulter une API ou effectuer un calcul en fonction de la demande reçue.

Dify permet l'utilisation d'outils via des plugins, des spécifications OpenAPI, d'autres flux de travail et des serveurs MCP. Ces intégrations peuvent fournir informations mises à jour ou actions effectuées sur des services externes.

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Un agent n'est pas nécessairement plus fiable qu'un flux de travail prédéfini. Bien qu'il dispose d'une plus grande autonomie, il peut aussi choisir le mauvais outil, mal interpréter ses résultats ou exécuter plus d'étapes que nécessaire. Pour les processus sensibles, un flux de travail prédéfini est préférable. Limiter les autorisations, définir un nombre maximal d'itérations et demander une confirmation humaine avant toute action irréversible.

Vérifiez les réponses en utilisant une deuxième étape

Dans les applications où la précision est particulièrement importante, vous pouvez ajouter une phase de vérification avant d'afficher le résultat. Un deuxième nœud dans le modèle peut comparer le brouillon avec les fragments récupérés et signaler les affirmations qui ne sont pas étayées par des sources.

Une autre option consiste à forcer le premier modèle à renvoyer une sortie structurée comprenant la réponse, les fragments utilisés et un indicateur de confiance. Ensuite, le flux peut… rejeter le résultat lorsqu'une source est manquante ou le niveau de preuve n'atteint pas le seuil établi.

L'utilisation d'un autre modèle comme vérificateur aide à détecter certaines erreurs, mais ne remplace pas une vérification réelle. Deux modèles peuvent aboutir à la même conclusion erronée, surtout s'ils reçoivent tous deux des informations incomplètes. Lorsque cela est possible, La validation doit être basée sur des documents originaux, des API fiables ou des règles programmées..

Conseils pour réduire les hallucinations sur Dify

Conseils pour réduire les hallucinations sur Dify Comment empêcher Dify d'inventer des réponses

La configuration correcte dépendra du type d'application, mais ces pratiques permettent de améliorer la fiabilité des réponses:

Utilisez des documents à jour et bien structurés provenant de sources fiables.
Testez la récupération avec de vraies questions d'utilisateurs.
Demandez au modèle de signaler explicitement lorsqu'il ne dispose pas d'informations.
Activer les citations pour que l'utilisateur puisse consulter les fragments originaux.
Évitez de demander des réponses catégoriques lorsque les données sont incomplètes.
Il limite les outils et les autorisations disponibles pour chaque agent.
Enregistrez les conversations pour détecter les erreurs récurrentes.
Introduire un examen humain dans les décisions médicales, juridiques ou financières.

Exiger des liens ne suffit pas non plus.Une IA peut inventer une adresse web ou citer une page qui ne corrobore pas l'affirmation. Il est essentiel de consulter et de vérifier les sources, surtout lorsque la réponse influence une décision importante. Les outils axés sur les documents, tels que ceux présentés dans notre [référence manquante], permettent de s'y référer. Guide NotebookLM et gestion des policesIls facilitent également ce processus.

Dify fournit les composants nécessaires à la création d'applications plus contrôlées, mais la fiabilité finale dépend de la qualité des documents, la récupération, les instructions et les contrôles intégrés au flux de travailLes nœuds RAG, les citations et les nœuds de validation réduisent considérablement les réponses fabriquées, même si la supervision humaine reste essentielle dans toute utilisation critique.