זיהוי הלוצינציות בזרימות עבודה של סוכני AI - לפי n8n
במאמר זה של n8n נדון בשיטות לזיהוי הלוצינציות בזרימות עבודה של סוכני AI, תוך פירוט שיטות שונות והחולשות שלהן.
הבנת סוגי ההלוצינציות ב-AI
הלוצינציות של סוכני AI הן תופעה מורכבת שאינה קלה לזיהוי, שכן הן נראות לעיתים כמו תשובות רגילות. המודל יכול להמציא עובדות, לפרש לא נכון את ההקשר שניתן לו או לסתור את עצמו ללא כל אינדיקציה. ישנם ארבעה סוגי הלוצינציות עיקריים: הלוצינציות עובדתיות בהן המודל טוען עובדה שאינה תואמת את המציאות, הלוצינציות הקשריות שאינן נתמכות על ידי ההקשר שסופק למודל, קונפבולציות בהן המודל ממלא פערים בפרטים משכנעים לכאורה, והלוצינציות של סתירה עצמית בהן המודל סותר את עצמו.
שיטות לזיהוי הלוצינציות בייצור
זיהוי הלוצינציות ב-LLM מתבצע בצורה הטובה ביותר כמערכת רב-שכבתית. אין בדיקה אחת שתופסת כל סוג של כשלון. השיטות כוללות בדיקות נאמנות ושורשיות, בדיקות עקביות עצמית, הערכת אנטרופיה סמנטית ואי ודאות, ואימות מקור ושליפה. כל שיטה מספקת כיסוי שונה ומאפשרת זיהוי מגוון של הלוצינציות.
בדיקות נאמנות ועקביות עצמית
בדיקות נאמנות בוחנות האם הטענות של המודל נתמכות על ידי ההקשר שהוא קיבל. לדוגמה, בזרימות עבודה מבוססות RAG, ניתן לפרק תשובה לטענות בודדות ולהשוות כל אחת מהן למסמכים שנשלפו. בדיקות עקביות עצמית משוות תשובות לשאלות חוזרות כדי לזהות עקביות בתשובות. שיטה זו אינה דורשת בסיס ידע חיצוני אך אינה מהווה הוכחה לדיוק.
הערכת אנטרופיה סמנטית ואי ודאות
הערכת אנטרופיה סמנטית בוחנת האם התשובות משקפות את אותה משמעות בסיסית ולא רק את אותם מילים. אנטרופיה סמנטית גבוהה מצביעה על חוסר ודאות של המודל לגבי התשובה הנכונה, ומסייעת בזיהוי תשובות שדורשות בדיקה נוספת.
אימות מקור ושליפה והגדרת ספים
אימות מקור בוחן האם טענות המודל תואמות למקורות חיצוניים מוסמכים. זה חשוב במיוחד במקרים בהם מסמך שנשלף עלול להיות לא מעודכן או שגוי. בנוסף, ניתן להגדיר ספי ביטחון שמנתבים תוצאות לפי רמת הביטחון בהן, כמו ניתוב תוצאות בעלות סיכון גבוה לבדיקה אנושית.
יישום שיטות זיהוי בעזרת n8n
בפלטפורמת n8n ניתן לשלב לוגיקות הערכה מותאמות אישית ולנתב תגובות מסומנות לאישור. ניתן להוסיף בדיקות סביב LLMs ולנתב את התוצאות בהתאם להחלטה על בסיס תוצאות הבדיקות. היסטוריית הביצועים מספקת את ההקשר לחקירת כשלונות ולשיפור הזרימות במקום לבדוק את התוצאות לאחר כשלון.
המאמר הזה מבוסס על דיווח של n8n Blog.
מבוסס על n8n Blog: https://blog.n8n.io/hallucination-detection-methods-for-ai-agent-workflows/