Как отлавливать галлюцинации в AI-контенте до публикации

Как отлавливать галлюцинации в AI-контенте до публикации

Разбираем пайплайн на атомы: у сгенерированного текста нельзя верить ни фактам, ни ссылкам, ни числам без проверки. Базовый фильтр — разбить контент на атомарные утверждения и прогнать каждое через источник истины: базу знаний, CRM, каталоги, API, внутренние документы. Если утверждение нельзя подтвердить машинно, оно идёт в стоп-лист.

Тестим связку API и баз данных: делайте второй проход модели как редактора, а не автора. Первый запрос генерирует текст, второй получает тот же текст и задачу: найти сомнительные факты, дубли, логические разрывы, подмену сущностей. Для массового потока это дешевле, чем вручную читать всё глазами, и лучше ловит тонкие ошибки.

Как не словить фильтр за thin content: добавляйте rules-based слой. Проверяйте даты, имена, единицы измерения, ссылки, адреса, диапазоны чисел, запретные формулировки. Для SEO-контента полезен чек: есть ли в тексте конкретика, сравнение, контекст и уникальные сущности, а не только общие фразы, которые модель любит достраивать из воздуха.

Финальный барьер — scoring. Если текст не проходит хотя бы один из чеков, он уходит на перегенерацию или в ручную очередь. Так вы не лечите галлюцинации постфактум, а строите конвейер, где каждая публикация проходит через валидацию до отправки.