Des articles pour ceux qui
livrent le stack
Textes sur React, Node.js, TypeScript et AI. Un corps traduit est affiché quand il existe. Sinon vous voyez le texte anglais et une note qui le dit.
Tag : hallucination
Confirmations de commande d’audit que l’agent n’a jamais saisies : vérification des valeurs plutôt que du libellé
Comment créer un évaluateur de cohérence des demandes pour un agent de support qui passe des commandes réelles : partitionner les résultats par propriétaire, vérifier les identifiants à l’aide des résultats de l’outil.
16 min de lectureComment RAG réduit les hallucinations des LLM : récupération de données, embeddings et utilisation dans les entreprises
Pourquoi les LLM répondent de manière erronée avec assurance et comment le RAG les ancre dans des données actuelles : l’architecture en deux parties, les embeddings, les compromis et les limites du fine-tuning.
9 min de lectureIdentifier quel pas a introduit une hallucination grâce à une provenance de type hadith.
Découvrez pourquoi les erreurs des LLM commencent dès le premier pas, et comment une chaîne inspirée de l’isnad, un registre des narrateurs et une matrice de décision peuvent assurer la traçabilité étape par étape dans les pipelines multi-agents.
5 min de lecturePourquoi les assistants IA intelligents donnent encore des réponses fausses : une vue du processus
Suivez un processus d’assistant IA allant des données d’entraînement et des fenêtres de contexte jusqu’à la récupération et à la génération via RAG, afin de comprendre d’où proviennent les réponses incorrectes et comment les réduire.
7 min de lectureLorsqu’un modèle ne termine jamais : des échecs silencieux cachés derrière les scores de hallucinations
Deux points de contrôle, deux quantifications et deux temps d’exécution ont été testés à l’aide de noms fictifs : un modèle reste silencieux pendant des minutes, et un correcteur minutieux révèle ce que les notes omettent.
11 min de lectureUn chatbot de portfolio conçu pour dire « Je ne sais pas » plutôt que de deviner.
Comment un chatbot de portfolio reste honnête : un curseur d’honnêteté verrouillé, cinq notes manuscrites dans l’instruction au lieu de RAG, et une ligne de refus fixe qui sert également de détecteur de lacunes.
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