Ancrage de l'IA
L'ancrage consiste à relier la réponse à des preuves récupérées pour réduire les hallucinations. Les citations en sont la partie visible.
Les réponses non ancrées sont de la mémoire fluide. Les réponses ancrées peuvent toujours choisir le mauvais document.
Votre travail est d'être le document sur lequel il vaut la peine de s'ancrer.
Exemples
- Perplexity affiche des notes de bas de page. Un modèle avec la navigation désactivée ne le fait pas. Même question, ancrage différent.
Termes associés
Une hallucination est une fausseté affirmée avec assurance : fausses URL, faux articles, fausses citations. Les programmes GEO doivent les consigner, et pas seulement les « victoires ».
RAG signifie que le modèle consulte des documents au moment de la réponse au lieu de s'appuyer uniquement sur ce qu'il a mémorisé lors de l'entraînement.
Part des réponses qui associent des sources récupérées par rapport à la mémoire pure. Statistique au niveau du moteur, contexte utile pour le taux de citation.
FAQ
L'ancrage garantit-il la vérité ? +
Non. Il garantit qu'une source était à proximité. La source peut être fausse ou obsolète.
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