Как не тащить галлюцинации в публикацию: фильтр для сгенерированного контента

Как не тащить галлюцинации в публикацию: фильтр для сгенерированного контента

Разбираем пайплайн на атомы: у LLM нельзя принимать текст как готовый артефакт. Нужен слой валидации, который режет выдуманные факты до публикации и снижает риск thin content.

— Сначала извлекайте все утверждения в список: числа, имена, даты, сравнения, причинно-следственные связи.
— Затем проверяйте каждое утверждение по источникам, базе знаний или внутреннему каталогу фактов. Если подтверждения нет — помечайте как сомнительное.
— Для чисел и ссылок держите строгие правила: формат, диапазон, тип сущности, допустимые значения.
— Если текст генерит инструкции, прогоняйте их через rule-based чекер: запретные действия, несовместимые шаги, пустые обещания.

Тестим связку API и баз данных: лучший фильтр — не один запрос к модели, а конвейер. Сначала генерация, потом факт-чек через retrieval, затем переформулировка только проверенных фрагментов. Все сомнительные фразы либо удаляются, либо заменяются на нейтральные без потери смысла.

Для очистки полезны три шага: дедупликация повторов, поиск уверенных формулировок без опоры на факты и классификатор риска по словам «гарантирует», «всегда», «точно». Чем агрессивнее модель, тем жестче постобработка: меньше украшательств, больше проверяемых сущностей.

Как не словить фильтр за thin content: публикуйте только то, что прошло верификацию, а не то, что звучит убедительно. Лучше короткий текст с подтвержденными фактами, чем длинный поток уверенных галлюцинаций.