To zjawisko nazywane jest halucynacją i stanowi jedno z największych wyzwań w praktycznym wdrażaniu LLM-ów. W tym artykule przyjrzymy się, czym są halucynacje, dlaczego występują, jak można im przeciwdziałać z pomocą architektury RAG (Retrieval-Augmented Generation) oraz jak platforma x-talk wspiera firmy w budowie bardziej wiarygodnych rozwiązań AI.

Halucynacje w LLM-ach - czyli co, gdy model "zmyśla"?

Modele językowe są trenowane na ogromnych zbiorach danych tekstowych – od książek, przez artykuły, po strony internetowe. Dzięki temu potrafią generować spójne i gramatycznie poprawne wypowiedzi. Jednak warto podkreślić jedno: LLM nie rozumie świata w taki sposób jak człowiek. Nie ma wiedzy, samoświadomości ani zdolności do introspekcji. Innymi słowy modele nie wiedzą, że „nie wiedzą”.  

Zamiast tego działa na zasadzie statystycznego przewidywania: dla danej sekwencji słów stara się przewidzieć, jakie kolejne słowo będzie najbardziej prawdopodobne. Problem pojawia się wtedy, gdy model napotka pytanie, na które nie zna odpowiedzi lub nie ma odpowiednich danych. Zamiast odpowiedzieć „nie wiem”, model – z natury swojej konstrukcji – nadal generuje odpowiedź. I to często taką, która brzmi bardzo wiarygodnie.

Przykład?

Zapytaj model: „Kto wynalazł żółty beton i w którym roku?”. Jeśli takie pojęcie jak „żółty beton” nie istnieje w żadnych znanych danych, model może i tak odpowiedzieć, tworząc nazwisko, instytucję badawczą, a nawet cytując nieistniejące źródło. Brzmi to realistycznie, ale jest całkowicie zmyślone.

Halucynacje są szczególnie niebezpieczne w zastosowaniach, gdzie wymagana jest specjalistyczna wiedza – np. w medycynie, finansach, prawie czy przemyśle – gdzie błędna informacja może prowadzić do kosztownych decyzji lub nawet zagrożenia życia.  

RAG – czyli jak wzbogacić model o wiedzę

Aby zwiększyć precyzję i aktualność odpowiedzi generowanych przez modele językowe, opracowano podejście RAG (Retrieval-Augmented Generation). Architektura ta działa dwutorowo:

1. Najpierw silnik wyszukuje pasujące dokumenty lub fragmenty tekstów z zewnętrznej bazy wiedzy.
2. Następnie LLM generuje odpowiedź na podstawie tych konkretnych danych, nie tylko własnej pamięci statystycznej.

Brzmi jak złoty środek? W wielu przypadkach tak, ale przy zastosowaniu tej techniki, również możesz napotkać wyzwania.

Wyzwania w pracy z RAG

Nawet najlepsze systemy RAG nie są wolne od ograniczeń. Najczęściej spotykane problemy to:

• Brak odpowiednich informacji w bazie

Czasami silnik RAG nie znajduje żadnych dokumentów odpowiadających zapytaniu – na przykład dlatego, że temat jest nowy, niszowy albo po prostu nie ma danych w przeszukiwanej bazie. Co wtedy?

W idealnym przypadku system powinien rozpoznać brak wiedzy i jasno to zakomunikować, np.:

„Nie posiadam wystarczających informacji, aby odpowiedzieć na to pytanie.”

Niestety, wiele systemów nadal próbuje „ratować się” domysłami – co prowadzi nas z powrotem do problemu halucynacji.

• Niska trafność kontekstu

Innym problemem jest sytuacja, gdy wyszukiwarka zwraca dokumenty zawierające słowa kluczowe, ale niepowiązane merytorycznie z pytaniem. Na przykład zapytanie o „ekologiczną architekturę” może zwrócić tekst o „ekologicznym betonie”, ale nie o projektowaniu budynków. To prowadzi do odpowiedzi pozornie na temat, ale mylących.

Dlatego kluczowe jest stosowanie progów zaufania – jeżeli trafność wyników jest zbyt niska, lepiej wycofać się z odpowiedzi niż przekazać niepewne dane.

• Sygnalizowanie niewiedzy

Kilka wymyślonych odpowiedzi może bezpowrotnie nadużyć zaufanie odbiorcy, który w rezultacie przestanie korzystać z narzędzia. Dlatego warto nauczyć model przyznawania się do braku informacji. Jedną ze strategii, którą można zaimplementować w systemach RAG, jest ocena trafności znalezionych dokumentów. Jeśli żaden z nich nie osiąga określonego progu zaufania – model powinien zamiast „ zgadywać”, jasno zakomunikować, że nie posiada wystarczającej wiedzy, by odpowiedzieć wiarygodnie.

Przykład takiej odpowiedzi:

„Niestety, na podstawie dostępnych informacji nie jestem w stanie udzielić precyzyjnej odpowiedzi na to pytanie.”

Jak wdrożyć system oparty o RAG?  

Sprawdź rozwiązanie, które jest gotowe na Twoją bazę wiedzy - X-TALK wspiera firmy w budowie i wdrażaniu systemów opartych o RAG, które nie tylko zwiększają dokładność, ale też umożliwiają kontrolę nad jakością odpowiedzi. Dzięki elastycznej architekturze, integracji z zewnętrznymi bazami danych i wsparciu ekspertów, możliwe jest zbudowanie systemu AI, który nie tylko odpowiada, ale przede wszystkim wie, kiedy nie powinien odpowiadać.

Halucynacje w LLM-ach to realny problem, ale nie niepokonany. Architektura RAG to krok w stronę bardziej wiarygodnych systemów, a narzędzia takie jak x-talk pomagają organizacjom efektywnie wdrażać te rozwiązania, dostosowane do ich potrzeb i rzeczywistych wyzwań. W końcu w świecie AI równie ważne jak dobre odpowiedzi jest umiejętne powiedzenie: „nie wiem” – i zrobienie tego w mądry sposób.