BaselineRéduisez les hallucinations de l'IA avant qu'elles n'atteignent vos clients
Une hallucination est une réponse que votre IA donne avec assurance et qui est tout simplement fausse. Vous ne pouvez pas empêcher un modèle d'en produire, mais vous pouvez mesurer leur fréquence, repérer les nouvelles avant le lancement et faire baisser le taux régulièrement. Baseline vous donne la rubrique, les vérifications planifiées et la boucle d'optimisation pour faire exactement cela.
Ce que c’est, et pourquoi c’est important
Les hallucinations sont dangereuses parce qu'elles sont sûres d'elles. Le modèle ne signale pas la réponse comme une supposition, si bien qu'un prix erroné, une politique inventée ou une citation fabriquée se lisent exactement comme une réponse correcte. Quand un client s'en aperçoit, le mal est fait.
Vous réduisez les hallucinations comme vous corrigez tout problème de qualité invisible : vous le rendez mesurable. Définissez à quoi ressemble une réponse fondée et exacte, notez des sorties réelles selon cette définition, et « à quelle fréquence notre IA invente-t-elle ? » devient un nombre que vous pouvez surveiller au lieu d'un ressenti que l'on débat.
Une fois le taux mesuré, vous pouvez agir dessus. Les vérifications planifiées repèrent un nouveau pic le jour où un prompt ou un modèle change, et une passe d'optimisation réécrit les prompts qui produisent le plus d'erreurs. Le nombre baisse, et vous pouvez le prouver.
Voyez-le dans Baseline, étape par étape
Rédigez des critères qui récompensent les réponses fondées
Donnez à l'exactitude la pondération la plus lourde et détaillez les étapes de notation : comparer à la réponse attendue, pénaliser les faits inventés. Le contexte d'ancrage remet au juge les documents de référence pour vérifier les affirmations.
Notez un lot réel et voyez où il s'égare
Lancez une évaluation sur des sorties réelles. Le détail par ligne montre quelles réponses ont dérapé, et le raisonnement du juge nomme l'affirmation exacte qui a coûté les points.
Programmez la vérification
Une planification de nuit ou toutes les heures re-note des sorties fraîches de votre système en production, si bien qu'un pic de réponses inventées remonte dès l'exécution suivante.
Faites baisser le taux et prouvez-le
Le tableau de bord montre la tendance d'exactitude. Quand elle fléchit, une exécution d'optimisation cherche des prompts qui tiennent le cap et présente le rétablissement sous forme de chiffre.
Comment Baseline procède
Rubriques axées sur l'exactitude
Des critères qui récompensent les réponses fondées et vérifiables, pondérés pour que l'exactitude domine le score global.
Contexte d'ancrage
Joignez les documents de référence avec lesquels le juge vérifie les affirmations, si bien que « vrai » veut dire vrai selon vos propres documents et politiques.
Un taux mesuré
Chaque exécution transforme un lot en un chiffre, et le raisonnement par ligne nomme chaque fait inventé qu'elle a trouvé.
Des vérifications qui continuent de tourner
Les planifications re-notent des sorties en production à la cadence choisie ; un changement de modèle ou de prompt qui commence à déraper apparaît dès l'exécution suivante.
Ce que vous obtenez
- Mettez un vrai chiffre sur la fréquence à laquelle votre IA invente.
- Voyez les affirmations exactes qui ont échoué, avec le raisonnement du juge.
- Repérez un pic dès la première exécution planifiée qui suit son apparition.
- Montrez l'amélioration de l'exactitude comme une tendance, preuves à l'appui.
Questions fréquentes
- Peut-on vraiment empêcher un LLM d'halluciner ?
- Pas entièrement, et quiconque promet zéro en fait trop. Ce que vous pouvez faire, c'est mesurer le taux, repérer tôt les régressions et le faire baisser avec de meilleurs prompts et un meilleur ancrage. Baseline est conçu pour cette boucle.
- Comment mesurer quelque chose d'aussi flou qu'une hallucination ?
- Vous définissez à quoi ressemble une réponse fondée et exacte sous forme de critères de rubrique, puis vous notez les sorties selon elle. L'inquiétude floue devient un nombre que vous pouvez suivre dans le temps.
- Qu'est-ce qui rend une rubrique efficace pour repérer les hallucinations ?
- Trois choses : un résultat attendu auquel le juge peut comparer, un contexte d'ancrage qui fournit les vrais documents de référence, et des étapes de notation qui pénalisent explicitement les faits inventés. Le pas-à-pas ci-dessus met les trois en place.