Cómo evitar que la IA etiquete erróneamente una inferencia como un hecho

Los agentes de investigación de IA suelen mezclar hechos con conjeturas. Una página web puede indicar un valor de mercado. El agente concluye entonces que el mercado está creciendo rápidamente. Ambas afirmaciones parecen iguales en el texto final. Esta mezcla de datos y opiniones es peligrosa.

No se puede solucionar esto con mejores prompts. Los prompts son probabilísticos. Bajo presión, el modelo hará conjeturas.

La solución es estructural. Traslade la decisión del LLM a su código.

Divida el trabajo en dos partes:

El LLM hace:

  • Extraer afirmaciones de una página.
  • Resumir texto.

El código determinista hace:

  • Calificar afirmaciones.
  • Contrastar fuentes.
  • Etiquetar afirmaciones como HECHO o INFERENCIA.
  • Decidir si los datos están actualizados.

Una afirmación obtiene la etiqueta de HECHO solo si cumple reglas estrictas. Por ejemplo, debe provenir de dos fuentes independientes o de una API oficial. Todo lo demás se convierte en una INFERENCIA.

Utilice este pipeline:

  1. PLANIFICAR: Convertir la pregunta en subconsultas.
  2. RECOPILAR: Obtener datos de múltiples rutas.
  3. NORMALIZAR: Usar el LLM para extraer afirmaciones estructuradas. Este es el único paso que utiliza un LLM.
  4. CORROBORAR: Agrupar afirmaciones y contar fuentes independientes.
  5. CALIFICAR: Aplicar reglas para asignar etiquetas.
  6. RENDERIZAR: Mostrar hechos, inferencias e información faltante.

La independencia es clave. Un blog citando a otro blog no son dos fuentes. Necesita dominios distintos o una API oficial para confirmar un hecho.

Siga estas reglas para un agente fiable:

  • Utilice la escalada: Intente primero una búsqueda web. Solo pase a un motor de noticias o a una búsqueda académica si el primer paso falla.
  • Rastree la actualidad: Etiquete los datos antiguos como obsoletos. No permita que los hechos antiguos pasen por actuales.
  • Visibilice las lagunas: Enumere lo que no pudo encontrar. Un vacío de información silencioso es un fallo.
  • Garantice la reproducibilidad: La misma consulta debe producir las mismas etiquetas siempre. Si las etiquetas cambian, un LLM está calificando los datos. Reemplace esa llamada al LLM con una función.

Este método permite que el modelo haga lo que mejor sabe hacer: leer y extraer. Evita que el modelo decida qué es verdad.

Fuente: https://dev.to/hexisteme/how-to-make-an-ai-research-agent-label-facts-vs-inferences-a-deterministic-provenance-pipeline-5dfn

Comunidad de aprendizaje opcional: https://t.me/GyaanSetuAi