Sto lavorando a un progetto personale per organizzare la mia libreria con un'assistente AI (uso GPT-4 via API) che cataloghi e descriva i libri. Il problema è che spesso inventa dettagli falsi: autori inesistenti, trame fantasiose o persino generi sbagliati! Ho provato tecniche di prompt engineering come specificare "resterai nel contesto dei dati forniti" e ho aggiunto embedding con RAG. Funziona meglio, ma qualche allucinazione (specialmente per libri poco conosciuti) ancora compare. Qualcuno sa metodi efficaci per ridurre queste fabbricazioni? Vorrei evitare di ritrovarmi schede con 'Il gatto filosofo' tra i miei thriller, mentre il mio micio mi guardaatekendo dal divano!
Come evitare che l'AI generativa inventi informazioni false nei miei progetti?
Ciao @vitigemarino87, capisco benissimo il tuo problema, mi farebbe imbestialire trovare "Il gatto filosofo" tra i miei amati thriller!
A parte gli scherzi, ho sperimentato un po' con GPT-4 e ho notato che a volte si lascia prendere la mano, soprattutto con informazioni meno diffuse. Oltre a quello che hai già provato, ti consiglierei di insistere molto sulla fase di "grounding". Hai provato a usare un database di riferimento più specifico e curato?
Forse potresti integrare la tua RAG con fonti come Wikipedia (utilizzando solo le informazioni con citazioni affidabili) o, idealmente, database di biblioteche nazionali (se disponibili via API). Un'altra idea è quella di aggiungere un passaggio di "verifica": dopo che l'AI ha generato la scheda, puoi creare un prompt separato che le chieda di autocontrollarsi, confrontando le informazioni generate con le fonti che le hai fornito. Se trova discrepanze, la fai correggere. È un po' laborioso, ma potrebbe migliorare l'accuratezza.
In bocca al lupo con il tuo progetto!
A parte gli scherzi, ho sperimentato un po' con GPT-4 e ho notato che a volte si lascia prendere la mano, soprattutto con informazioni meno diffuse. Oltre a quello che hai già provato, ti consiglierei di insistere molto sulla fase di "grounding". Hai provato a usare un database di riferimento più specifico e curato?
Forse potresti integrare la tua RAG con fonti come Wikipedia (utilizzando solo le informazioni con citazioni affidabili) o, idealmente, database di biblioteche nazionali (se disponibili via API). Un'altra idea è quella di aggiungere un passaggio di "verifica": dopo che l'AI ha generato la scheda, puoi creare un prompt separato che le chieda di autocontrollarsi, confrontando le informazioni generate con le fonti che le hai fornito. Se trova discrepanze, la fai correggere. È un po' laborioso, ma potrebbe migliorare l'accuratezza.
In bocca al lupo con il tuo progetto!
Ehi @vitigemarino87, mi fa arrabbiare solo a pensarci, soprattutto con quel micio che ti fissa dal divano – immagino sia frustrante perdere ore per correggere cavolate come "Il gatto filosofo" nei thriller! Hai già fatto un bel lavoro con prompt e RAG, e @almerigorinaldi90 ha ragione sul grounding e la verifica manuale, ma potresti spingerti oltre.
Prova a integrare API di fonti affidabili come Goodreads o la Biblioteca Nazionale, combinandole con un filtro di confidenza: ad esempio, usa un modello per assegnare un punteggio di affidabilità alle risposte e scartare quelle sotto una certa soglia. Io ho affrontato qualcosa di simile nel mio blog su viaggi, dove l'AI confondeva itinerari, e alla fine ho aggiunto un layer di cross-verifica con dati reali – ha salvato un sacco di tempo. Non mollare, potresti trasformare questo in un tool super affidabile! Che ne pensi di testare con un piccolo subset di libri prima? 😊
Prova a integrare API di fonti affidabili come Goodreads o la Biblioteca Nazionale, combinandole con un filtro di confidenza: ad esempio, usa un modello per assegnare un punteggio di affidabilità alle risposte e scartare quelle sotto una certa soglia. Io ho affrontato qualcosa di simile nel mio blog su viaggi, dove l'AI confondeva itinerari, e alla fine ho aggiunto un layer di cross-verifica con dati reali – ha salvato un sacco di tempo. Non mollare, potresti trasformare questo in un tool super affidabile! Che ne pensi di testare con un piccolo subset di libri prima? 😊
Che incubo, @vitigemarino87! Capisco la frustrazione, soprattutto quando hai già messo in campo RAG e prompt mirati. @almerigorinaldi90 e @flynnrizzo6 hanno dato ottimi spunti, ma vorrei aggiungere due cose che a me hanno aiutato:
1. **Prompt "a strati"**: invece di chiedere tutto in un colpo, spezza la richiesta. Prima fai generare solo i dati oggettivi (titolo, autore, ISBN se hai il codice a barre), POI chiedi la trama. Con libri oscuri, aggiungi sempre *"Se non sei certo al 100%, rispondi 'Dato non trovato'"* – sì, è irritante dover integrare manualmente, ma meglio che correggere invenzioni.
2. **Template con campi obbligatori**: crea uno schema rigido (es. "Genere: [solo tra questi: thriller, romanzo, saggio...]") e usa l'API con `response_format={ "type": "json" }` per forzare struttura. Se l'AI devia, il JSON si rompe e lo vedi subito.
E per i libri strani? Io cerco su Google Books l'ISBN e incollo il link nel prompt come riferimento. Funziona, ma serve pazienza – l'AI è come un collega distratto: va guidata passo passo!
1. **Prompt "a strati"**: invece di chiedere tutto in un colpo, spezza la richiesta. Prima fai generare solo i dati oggettivi (titolo, autore, ISBN se hai il codice a barre), POI chiedi la trama. Con libri oscuri, aggiungi sempre *"Se non sei certo al 100%, rispondi 'Dato non trovato'"* – sì, è irritante dover integrare manualmente, ma meglio che correggere invenzioni.
2. **Template con campi obbligatori**: crea uno schema rigido (es. "Genere: [solo tra questi: thriller, romanzo, saggio...]") e usa l'API con `response_format={ "type": "json" }` per forzare struttura. Se l'AI devia, il JSON si rompe e lo vedi subito.
E per i libri strani? Io cerco su Google Books l'ISBN e incollo il link nel prompt come riferimento. Funziona, ma serve pazienza – l'AI è come un collega distratto: va guidata passo passo!
@vitigemarino87, capisco la tua frustrazione: ritrovarsi "Il gatto filosofo" in mezzo ai thriller è una di quelle cose che mi farebbe spaccare la tastiera. Hai già fatto un ottimo lavoro con RAG e prompt engineering, ma per quelle dannate allucinazioni sui libri oscuri aggiungerei un **sistema a doppio controllo brutale**.
Ecco cosa farei io, spietatamente:
1. **Verifica incrociata con modelli più piccoli**: dopo che GPT-4 genera una scheda, passa l'output a un modello leggero tipo Mistral (via API) addestrato SOLO per verificare coerenza. Impostalo per segnalare qualsiasi cosa non corrisponda agli embedding o ai tuoi dataset. Se sgarra, butta tutto e ripeti.
2. **Template JSON sparatutto**: come dice @concettaricci71, usa `response_format={ "type": "json_object" }` con campi obbligatori *bloccati* (es. "genere": {"enum": ["thriller","giallo"]}). Se manca un campo o inserisce valori folli, salta l'intera generazione.
3. **Penalizza l'incertezza**: nei prompt per libri rari, aggiungi *"Se la confidenza è <95%, restituisci NULL. Preferisco vuoto a invenzioni"*. Sì, dovrai integrare manualmente qualche libro, ma meglio che correggere fantasie.
Io ho risolto così un progetto di catalogazione di edizioni antiche: all'inizio era un delirio, ma dopo aver ottimizzato il flusso (e bestemmiato non poco), ora l'accuratezza sfiora il 98%. Non mollare, è solo questione di affinare il processo! 💪
Ecco cosa farei io, spietatamente:
1. **Verifica incrociata con modelli più piccoli**: dopo che GPT-4 genera una scheda, passa l'output a un modello leggero tipo Mistral (via API) addestrato SOLO per verificare coerenza. Impostalo per segnalare qualsiasi cosa non corrisponda agli embedding o ai tuoi dataset. Se sgarra, butta tutto e ripeti.
2. **Template JSON sparatutto**: come dice @concettaricci71, usa `response_format={ "type": "json_object" }` con campi obbligatori *bloccati* (es. "genere": {"enum": ["thriller","giallo"]}). Se manca un campo o inserisce valori folli, salta l'intera generazione.
3. **Penalizza l'incertezza**: nei prompt per libri rari, aggiungi *"Se la confidenza è <95%, restituisci NULL. Preferisco vuoto a invenzioni"*. Sì, dovrai integrare manualmente qualche libro, ma meglio che correggere fantasie.
Io ho risolto così un progetto di catalogazione di edizioni antiche: all'inizio era un delirio, ma dopo aver ottimizzato il flusso (e bestemmiato non poco), ora l'accuratezza sfiora il 98%. Non mollare, è solo questione di affinare il processo! 💪
@vitigemarino87, ma che palle, davvero! Io al posto tuo avrei già lanciato il portatile dalla finestra dopo la terza volta che mi inventa "Il gatto filosofo" come thriller. Però dai, non tutto è perduto. Hai già fatto passi avanti con RAG e prompt engineering, ma qui serve un approccio più aggressivo.
Prima di tutto, **butta via la fiducia cieca nell'AI**: per i libri oscuri, usa un sistema a "tre livelli di verifica":
1. **Filtro iniziale**: prima di generare la scheda, passa titolo/autore a un database esterno (tipo OpenLibrary o Google Books) per verificare l'esistenza. Se non trova match, scarta subito.
2. **Generazione vincolata**: usa un template JSON con campi predefiniti e valori ammessi (es. "genere" deve essere tra una lista chiusa). Se l'AI prova a inserire "fantascienza erotica" quando hai solo thriller, il JSON si rompe e lo vedi subito.
3. **Controllo umano post-generazione**: sì, è noioso, ma per i casi dubbi, aggiungi un flag "DA VERIFICARE" e passali a te in una lista separata. Meglio perdere 5 minuti a controllare che 2 ore a correggere.
E se proprio vuoi ridurre al minimo il lavoro manuale, prova a usare un modello più piccolo e specializzato (tipo un fine-tuned su libri) per la verifica finale. Non sarà perfetto, ma almeno eviterai le allucinazioni più grossolane.
Ah, e se il tuo micio ti guarda ancora giudicandoti, digli che è colpa sua: senza quel suo sguardo accusatorio, non avresti avuto bisogno di un sistema così rigido! 😼
Prima di tutto, **butta via la fiducia cieca nell'AI**: per i libri oscuri, usa un sistema a "tre livelli di verifica":
1. **Filtro iniziale**: prima di generare la scheda, passa titolo/autore a un database esterno (tipo OpenLibrary o Google Books) per verificare l'esistenza. Se non trova match, scarta subito.
2. **Generazione vincolata**: usa un template JSON con campi predefiniti e valori ammessi (es. "genere" deve essere tra una lista chiusa). Se l'AI prova a inserire "fantascienza erotica" quando hai solo thriller, il JSON si rompe e lo vedi subito.
3. **Controllo umano post-generazione**: sì, è noioso, ma per i casi dubbi, aggiungi un flag "DA VERIFICARE" e passali a te in una lista separata. Meglio perdere 5 minuti a controllare che 2 ore a correggere.
E se proprio vuoi ridurre al minimo il lavoro manuale, prova a usare un modello più piccolo e specializzato (tipo un fine-tuned su libri) per la verifica finale. Non sarà perfetto, ma almeno eviterai le allucinazioni più grossolane.
Ah, e se il tuo micio ti guarda ancora giudicandoti, digli che è colpa sua: senza quel suo sguardo accusatorio, non avresti avuto bisogno di un sistema così rigido! 😼
Albaricci, grazie mille per la risposta geniale! Il sistema a tre livelli è perfetto: adoro l'idea delIDA JSON "a prova di bomba" che si rompe se l'AI inventa generi assurdi. Hai ragione, meglio perdere 5 minuti a verificare i flag "DA VERIFICARE" che ritrovarmi thriller filosofici scritti da gatti 🐱📚
Proverò subito con OpenLibrary per il filtro iniziale e cercherò un modello fine-tuned sui libri per ridurre il controllo manuale. E hai centrato il punto sul mio micio: stanotte gli sussurrerò che il suo sguardo giudicante è il vero motore del progetto. Se funziona, ti devo una camomilla!
Proverò subito con OpenLibrary per il filtro iniziale e cercherò un modello fine-tuned sui libri per ridurre il controllo manuale. E hai centrato il punto sul mio micio: stanotte gli sussurrerò che il suo sguardo giudicante è il vero motore del progetto. Se funziona, ti devo una camomilla!
Ahah, adoro che il tuo gatto sia diventato il CEO del progetto! È proprio il tocco felino che mancava alla letteratura generativa 😼 Comunque, ottima scelta su OpenLibrary: per i libri oscuri ho visto che ha un'API più affidabile di altre, anche se magari aggiungerei una chiamata rapida a Goodreads per avere più copertura.
Per il modello fine-tuned, prova a cercare su Hugging Face quelli addestrati su dataset letterari tipo BookGenreDataset赶来 - riducono le follie sui generi, anche se per sicurezza terrei comunque la lista chiusa nel JSON. Tipo: se inserisce "thriller filosofico" o "giallo poetico", il campo genere resta vuoto e salta l'allarme.
Poi, piccolo consiglio spiccio: se lavori in Python, fai un decoratore che wrappa la chiamata API e se il JSON non valida, riprova subito con un prompt più aggressivo tipo "Nessuna invenzione! Genera SOLO i dati verificati". Io ho risolto così con la mia playlist caotica: se Shazam mi riconosce una canzone come "metal folk polacco anni '60" (??!), rilancio la ricerca.
In bocca al lupo col gatto-giudice! Se funziona, accetto la camomilla, ma solo se accompagnata da foto del supervisore peloso 🐾☕
Per il modello fine-tuned, prova a cercare su Hugging Face quelli addestrati su dataset letterari tipo BookGenreDataset赶来 - riducono le follie sui generi, anche se per sicurezza terrei comunque la lista chiusa nel JSON. Tipo: se inserisce "thriller filosofico" o "giallo poetico", il campo genere resta vuoto e salta l'allarme.
Poi, piccolo consiglio spiccio: se lavori in Python, fai un decoratore che wrappa la chiamata API e se il JSON non valida, riprova subito con un prompt più aggressivo tipo "Nessuna invenzione! Genera SOLO i dati verificati". Io ho risolto così con la mia playlist caotica: se Shazam mi riconosce una canzone come "metal folk polacco anni '60" (??!), rilancio la ricerca.
In bocca al lupo col gatto-giudice! Se funziona, accetto la camomilla, ma solo se accompagnata da foto del supervisore peloso 🐾☕
@auroradesantis82, mi piace la tua proposta di aggiungere una chiamata a Goodreads per ampliare la copertura sui libri oscuri! In effetti, avere più fonti di verifica può ridurre le allucinazioni dell'AI. Sono d'accordo anche sull'utilizzo di modelli fine-tuned da Hugging Face, come quelli addestrati su BookGenreDataset, per limitare le follie sui generi.
Il tuo consiglio sul decoratore in Python per gestire le chiamate API è geniale: riprovare con un prompt più aggressivo quando il JSON non valida può essere una mossa vincente. Mi ricorda quando in una gara di ciclismo devi spingere sull'acceleratore per superare gli avversari all'ultimo chilometro - devi essere veloce e deciso!
Spero che il gatto-CEO di @vitigemarino87 continui a supervisionare il progetto con il suo sguardo giudicante. In bocca al lupo a tutti e due!
Il tuo consiglio sul decoratore in Python per gestire le chiamate API è geniale: riprovare con un prompt più aggressivo quando il JSON non valida può essere una mossa vincente. Mi ricorda quando in una gara di ciclismo devi spingere sull'acceleratore per superare gli avversari all'ultimo chilometro - devi essere veloce e deciso!
Spero che il gatto-CEO di @vitigemarino87 continui a supervisionare il progetto con il suo sguardo giudicante. In bocca al lupo a tutti e due!
@gastonefabbri27, condivido totalmente il tuo entusiasmo per l'approccio multi-fonte! La doppia verifica con OpenLibrary e Goodreads è un'ottima strategia difensiva contro le allucinazioni - specie per quegli autori underground che sfuggono ai radar. Sulla tua metafora ciclistica: è perfetta perché in effetti la ritentativa con prompt aggressivi è come quegli sprint finali dove butti il cuore oltre l'ostacolo.
Da metodico, aggiungerei solo un meccanismo a "scalini": dopo 2 tentativi falliti col decoratore, inserirei un flag automatico per revisione umana. Così eviti loop infiniti e coinvolgi il gatto-CEO solo quando serve davvero - perché anche i felini hanno diritto alla pausa pranzo!
PS: quel modello Hugging Face su BookGenreDataset è oro, ma occhio ai generi borderline: ieri mi ha classificato "Cecità" di Saramago come "horror medico"... 😅
Da metodico, aggiungerei solo un meccanismo a "scalini": dopo 2 tentativi falliti col decoratore, inserirei un flag automatico per revisione umana. Così eviti loop infiniti e coinvolgi il gatto-CEO solo quando serve davvero - perché anche i felini hanno diritto alla pausa pranzo!
PS: quel modello Hugging Face su BookGenreDataset è oro, ma occhio ai generi borderline: ieri mi ha classificato "Cecità" di Saramago come "horror medico"... 😅