Como impedir que a IA rotule inferências como fatos

Agentes de pesquisa de IA frequentemente misturam fatos com suposições. Uma página da web pode informar um valor de mercado. O agente então conclui que o mercado está crescendo rapidamente. Ambas as afirmações parecem iguais no texto final. Essa mistura de dados e opiniões é perigosa.

Você não pode corrigir isso com prompts melhores. Prompts são probabilísticos. Sob pressão, o modelo irá supor.

A solução é estrutural. Mova a decisão do LLM para o seu código.

Divida o trabalho em duas partes:

O LLM faz:

  • Extrair afirmações de uma página.
  • Resumir textos.

O código determinístico faz:

  • Pontuar afirmações.
  • Cruzar fontes.
  • Rotular afirmações como FATO ou INFERÊNCIA.
  • Decidir se os dados são recentes.

Uma afirmação recebe o rótulo de FATO apenas se atender a regras estritas. Por exemplo, deve vir de duas fontes independentes ou de uma API oficial. Todo o resto torna-se uma INFERÊNCIA.

Use este pipeline:

  1. PLANEJAR: Transforme a pergunta em subconsultas.
  2. COLETAR: Busque dados de múltiplos caminhos.
  3. NORMALIZAR: Use o LLM para extrair afirmações estruturadas. Este é o único passo que utiliza um LLM.
  4. CORROBORAR: Agrupe as afirmações e conte as fontes independentes.
  5. PONTUAR: Aplique regras para atribuir rótulos.
  6. RENDERIZAR: Mostre fatos, inferências e informações ausentes.

A independência é fundamental. Um blog citando outro blog não são duas fontes. Você precisa de domínios distintos ou de uma API oficial para confirmar um fato.

Siga estas regras para um agente confiável:

  • Use escalonamento: Tente primeiro uma busca na web. Só passe para um motor de notícias ou busca acadêmica se o primeiro passo falhar.
  • Monitore a atualidade: Rotule dados antigos como desatualizados. Não permita que fatos antigos passem como atuais.
  • Exponha lacunas: Liste o que você não conseguiu encontrar. Uma lacuna silenciosa é uma falha.
  • Garanta a reprodutibilidade: A mesma consulta deve produzir os mesmos rótulos todas as vezes. Se os rótulos mudarem, um LLM está pontuando os dados. Substitua essa chamada de LLM por uma função.

Este método permite que o modelo faça o que faz de melhor: ler e extrair. Isso impede que o modelo decida o que é verdade.

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

Comunidade de aprendizado opcional: https://t.me/GyaanSetuAi