AI hallucinationer opstår, når store sprogmodeller genererer svar, der lyder overbevisende, men er faktuelt forkerte. For at reducere disse fejl i dine prompts kan du benytte flere strategier.
For det første bør du anvende Few-Shot Prompting, hvor du giver modellen specifikke eksempler på korrekte svar før den skal generere sit eget resultat. Dette hjælper AI'en med at forstå det ønskede format og den forventede præcision.
Derudover er Chain of Thought prompting en effektiv metode, hvor du beder AI'en om at gennemgå opgaven trin for trin. Ved at tvinge modellen til at ræsonnere logisk før den når frem til et svar, reduceres sandsynligheden for fejl markant.
Du kan også begrænse modellens frihed ved at give den en klar kontekst og instruere den i at svare 'jeg ved det ikke', hvis den mangler information. Ved at bruge RAG (Retrieval-Augmented Generation) kobles AI'en til eksterne datakilder, hvilket sikrer, at svarene baseres på verificerbare fakta frem for modellens interne træningsdata.
