- Il concetto di allucinazione da IA e le cause tecniche alla base dell'invenzione dei dati.
- Dify AI come soluzione No-Code per ottimizzare lo sviluppo di applicazioni basate su LLM.
- L'importanza dell'architettura RAG nel minimizzare gli errori e migliorare la precisione delle risposte.
- Differenze fondamentali tra modelli linguistici passivi e agenti di intelligenza artificiale autonomi.
Sono sicuro che ti sia capitato: chiedi a un'intelligenza artificiale un'informazione specifica e questa risponde con una certezza sorprendente, ma quando provi a verificarla scopri che Se l'è inventato di sana pianta.Questo fenomeno è noto come allucinazione AI e può diventare un problema serio quando colpisce informazioni tecniche, legali, finanziarie o sanitarie.
Ciò non significa che la macchina sia delirante o stia mentendo consapevolmente. I modelli linguistici generano le loro risposte calcolando quali parole hanno maggiori probabilità di apparire dopoDi conseguenza, possono produrre una spiegazione formulata in modo impeccabile che, allo stesso tempo, è completamente falsa.
Piattaforme come Dify aiutano a ridurre questo rischio collegando i modelli ai propri documenti, stabilendo istruzioni più rigorose e progettando flussi di lavoro che verificano le informazioni prima di mostrarle all'utente. Tuttavia, Nessuna singola configurazione elimina completamente la necessità di verificare le risposte.
Perché l'intelligenza artificiale inventa informazioni?
I modelli linguistici di grandi dimensioni, noti come LLM, non funzionano come un database che memorizza risposte verificate. Il loro compito è quello di generare testo a partire dai modelli appresi durante l'addestramento e il contesto incluso in ogni conversazione.
Quando la domanda è ambigua, riguarda un argomento scarsamente documentato o richiede informazioni che non si trovano nel suo contesto, il modello può colma le lacune con dati plausibiliIl risultato è grammaticalmente corretto e sembra ragionevole, ma non corrisponde necessariamente alla realtà.
Gli errori possono verificarsi anche quando le informazioni utilizzate durante l'addestramento sono obsolete, contengono contraddizioni o non coprono sufficientemente l'argomento oggetto di ricerca. Anche un modello connesso a Internet può interpretare erroneamente una fonte, mescolare dati provenienti da più pagine o attribuire una dichiarazione al documento sbagliato.
Anche il modo in cui viene formulata la richiesta è importante. Se l'utente presume che si sia verificato un evento o richiede una risposta categorica, il modello potrebbe seguire questa falsa premessa. Ecco perché è utile chiedere loro di riconoscere quando non si hanno informazioni sufficienti e ciò distingue chiaramente tra fatti provati e deduzioni.
Cos'è Dify e come può essere d'aiuto?
Dify è una piattaforma open-source per la creazione di applicazioni di intelligenza artificiale tramite un'interfaccia visiva. Consente Collega modelli di diversi fornitori, crea chatbot, progetta flussi di lavoro e integra strumenti esterni. senza dover sviluppare l'intera infrastruttura da zero.
Il suo funzionamento non elimina le limitazioni del modello scelto. Se un'applicazione utilizza un LLM senza contesto aggiuntivo o regole di convalida, sarà comunque in grado di fabbricare informazioni. Il vantaggio di Dify è che consente costruire un'architettura attorno al modello per controllare meglio quali dati riceve e come dovrebbe generare la risposta.
Tramite le sue applicazioni Workflow e Chatflow, è possibile organizzare diverse fasi, come il recupero di documenti, l'interrogazione di un'API, l'elaborazione di informazioni con un modello e l'applicazione di condizioni prima di fornire il risultato. È anche possibile Collega Dify con Ollama lavorare con modelli locali.
Se stai valutando altre piattaforme per lo sviluppo di applicazioni basate su documenti, puoi consultare la nostra confronto tra Dify e RAGFlow.
Utilizza RAG per rispondere con i tuoi documenti
Una delle funzioni più utili per ridurre le allucinazioni è la Recovery Augmented Generation, meglio conosciuta come RAGQuesto sistema consente all'applicazione di cercare informazioni in una base di conoscenza prima di chiedere al modello di scrivere la risposta.
Il processo è suddiviso in tre fasi. Innanzitutto, Dify recupera i frammenti di documento che sembrano più rilevanti per la domanda. Quindi, incorpora tali frammenti nel contesto inviato al modello. Infine, l'LLM genera una risposta utilizzando le informazioni recuperate.
Pertanto, l'applicazione non dipende esclusivamente dalle conoscenze acquisite dal modello durante il suo addestramento. È possibile consultare manuali, regolamenti interni, schede tecniche dei prodotti, domande frequenti o qualsiasi altra documentazione incorporata nella base di conoscenza.
Questo approccio è particolarmente utile per creare un motore di ricerca privato per i documentiun assistente di supporto tecnico o un chatbot che deve rispondere in base a informazioni aziendali specifiche.
Tuttavia, RAG non garantisce che tutte le risposte saranno corrette. Il sistema di recupero potrebbe selezionare un frammento irrilevante, il documento originale potrebbe essere obsoleto o il modello potrebbe interpretare erroneamente il contenuto. Pertanto, è utile discuterne riduzione delle allucinazioni, non eliminazione completa.
Come creare una knowledge base in Dify
Il primo passo è andare alla sezione conoscenza di Dify e creare un nuovo database. Quindi puoi importare i documenti che l'applicazione utilizzerà e selezionare il modello di embedding responsabile della rappresentazione dei suoi contenuti per facilitare le ricerche.
Durante l'indicizzazione, Dify divide i documenti in frammenti. Questo processo è importante perché La qualità del recupero dipende in gran parte da come sono state separate le informazioni.:
- I frammenti troppo piccoli possono perdere il contesto necessario.
- Frammenti eccessivamente grandi possono introdurre informazioni irrilevanti.
- La sovrapposizione aiuta a preservare le idee situate tra due divisioni.
- I metadati consentono di limitare la ricerca per documento, categoria o data.
Una volta elaborati i file, utilizzare la funzione di test di recupero. Inserire domande reali e vedere quali frammenti restituisce il sistema. Se i risultati non contengono la risposta corretta, Il problema risiede nella fase di recupero. e non si risolverà semplicemente cambiando il prompt.
Dify ti permette di combinare ricerca semantica e corrispondenza delle parole chiaveÈ inoltre possibile utilizzare un modello di riordinamento per riordinare i frammenti recuperati in base alla loro pertinenza. La configurazione appropriata dipenderà dalla lingua, dal tipo di documento e dalle domande che gli utenti porranno.
Configura il flusso di lavoro in modo che non risponda senza prove
Dopo aver preparato la base di conoscenza, è necessario collegarla all'applicazione. In un flusso di lavoro visivo, è possibile aggiungere un nodo di recupero della conoscenza, inviare i suoi risultati al nodo del modello e utilizzare istruzioni simili a queste:
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.Questa istruzione non obbliga matematicamente il modello a comportarsi sempre in questo modo, ma Riduce la pressione di dover fornire una risposta in assenza di dati.È inoltre consigliabile impostare una soglia di rilevanza per scartare i risultati che sono scarsamente correlati alla domanda.
Se il recupero non restituisce alcun frammento valido, il flusso può utilizzare una condizione per visualizzare direttamente un messaggio che indica che non sono disponibili informazioni.In questo modo, la decisione non dipende esclusivamente dal fatto che il modello obbedisca al comando.
Si raccomanda inoltre di abilitare citazioni e attribuzioni. Dify può associare le risposte a frammenti recuperati in modo che l'utente possa consultare il documento originale. Le fonti non rendono automaticamente vera la risposta, ma Ciò facilita notevolmente la loro verifica.
La differenza tra un modello, un flusso e un agente
Un modello linguistico riceve un input e genera un output. Un flusso di lavoro aggiunge un output. sequenza definita di passaggi, condizioni e strumentiUn agente, d'altro canto, può decidere quale strumento utilizzare e ripetere diverse azioni fino a tentare di completare l'obiettivo.
Ad esempio, è possibile configurare un flusso di lavoro per recuperare la documentazione, estrarre campi specifici e generare sempre un riepilogo seguendo lo stesso ordine. Un agente può decidere se è necessario cercare informazioni, consultare un'API o eseguire un calcolo a seconda della richiesta ricevuta.
Dify consente l'utilizzo di strumenti tramite plugin, specifiche OpenAPI, altri flussi di lavoro e server MCP. Queste integrazioni possono fornire aggiornare le informazioni o eseguire azioni su servizi esterni.
Un agente non è necessariamente più affidabile di un flusso di lavoro predefinito. Pur godendo di maggiore autonomia, può anche scegliere lo strumento sbagliato, interpretare erroneamente i risultati o eseguire più passaggi del necessario. Per i processi sensibili, è preferibile un flusso di lavoro predefinito. limitare le autorizzazioni, impostare un numero massimo di iterazioni e richiedere una conferma umana prima di qualsiasi azione irreversibile.
Verifica le risposte utilizzando un secondo passaggio
Nelle applicazioni in cui la precisione è particolarmente importante, è possibile aggiungere una fase di revisione prima di visualizzare il risultato. Un secondo nodo nel modello può confrontare la bozza con i frammenti recuperati e segnalare le affermazioni non supportate da fonti.
Un'altra opzione è forzare il primo modello a restituire un output strutturato con la risposta, i frammenti utilizzati e un indicatore di confidenza. Quindi, il flusso può rifiuta il risultato se manca una fonte oppure il livello di evidenza non raggiunge la soglia stabilita.
L'utilizzo di un altro modello come strumento di verifica aiuta a individuare alcuni errori, ma non sostituisce una verifica reale. Due modelli possono concordare sulla stessa affermazione errata, soprattutto se entrambi ricevono informazioni incomplete. Quando possibile, La validazione deve basarsi su documenti originali, API affidabili o regole programmate..
Consigli per ridurre le allucinazioni su Dify
La configurazione corretta dipenderà dal tipo di applicazione, ma queste pratiche aiutano a migliorare l'affidabilità delle risposte:
- Utilizza documenti aggiornati e ben strutturati, provenienti da fonti affidabili.
- Metti alla prova la funzionalità di ripristino con domande reali degli utenti.
- Chiedi al modello di riconoscere esplicitamente quando non dispone di informazioni.
- Attiva le citazioni in modo che l'utente possa consultare i frammenti originali.
- Evitate di chiedere risposte categoriche quando i dati sono incompleti.
- Limita gli strumenti e le autorizzazioni disponibili a ciascun agente.
- Registra le conversazioni per individuare gli errori ricorrenti.
- Introdurre la revisione umana nelle decisioni mediche, legali o finanziarie.
Richiedere solo i link non è sufficienteUn'IA può inventare un indirizzo web o citare una pagina che non supporta l'affermazione. Le fonti dovrebbero essere aperte e verificate, soprattutto quando la risposta influenza una decisione importante. Strumenti incentrati sui documenti, come quelli spiegati nel nostro Guida e gestione dei font di NotebookLMContribuiscono inoltre a facilitare questo processo.
Dify fornisce i componenti necessari per creare applicazioni più controllate, ma l'affidabilità finale dipende da la qualità dei documenti, il recupero, le istruzioni e i controlli incorporati nel flusso di lavoroRAG, citazioni e nodi di validazione riducono significativamente le risposte false, sebbene la supervisione umana rimanga essenziale in qualsiasi utilizzo critico.
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