我的AI智能体自信地给出了完全错误的信息。以下是我的收获。
摘要
一位开发者分享了其AI智能体产生幻觉数据的亲身经历,以及关于验证和提示具体性的教训。
几个月前构建了我的第一个智能体。花了一个周日让它跑起来,当它自主运行时,我真心感到自豪。三周后,我发现它归纳了不存在的数据。不是模糊或略有偏差。完全是编造的。格式整齐,看起来和真实输出一模一样。如果不是那天检查了来源,我可能会在报告中使用它。那时我才真正理解了幻觉。不是作为一个理论限制,而是作为一件在你忙碌且不注意时会发生的事情。我做出的改变:添加了一个验证步骤,让智能体在每次摘要旁边输出其来源。现在抽查只需十秒钟。另外,我在指令中变得更具体,因为大多数幻觉发生在智能体没有足够上下文时,它会用看似合理的内容填补空白。智能体仍在运行。仍然有用。只是现在对它的看法不同了。有没有其他人被幻觉打个措手不及?你们是如何处理验证的?
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