<b>Как не выпускать галлюцинации в контент-пайплайн и не сжечь доверие</b>

<b>Как не выпускать галлюцинации в контент-пайплайн и не сжечь доверие</b>

Разбираем пайплайн на атомы: генерация текста — это не финал, а черновой слой. Если сразу публиковать ответ модели, вы тащите в индекс выдуманные факты, битые даты, несуществующие термины и мусорные ссылки. Для programmatic-SEO это критично: одна ошибка размножается на сотни страниц.

Рабочая схема очистки:
— отделяйте факты от формулировок: модель пишет текст, но не подтверждает данные;
— гоняйте через second-pass prompt с задачей «найди утверждения, которые нельзя проверить по базе»;
— сверяйте сущности: имена, цифры, гео, даты, URL, названия продуктов;
— если факт не подтверждён, заменяйте его на обобщение или выкидывайте целиком.

Тестим связку API и баз данных: лучшее лекарство от галлюцинаций — retrieval-first. Сначала подтягиваете факты из своей БД, затем просите модель только переформулировать их. Для проверки удобно держать таблицу с полями claim, source, status, reviewer. Если status = unknown, контент не идёт в публикацию. Это дешевле, чем потом переписывать кластеры.

<b>Как не словить фильтр за thin content:</b> добавляйте авто-валидатор: регулярки для дат и чисел, сверку URL, словарь запрещённых утверждений и LLM-ревьюер с ролью критика. Финальная чистка проста: всё, что нельзя проверить машиной за 1 проход, уходит в карантин или на удаление.