SiloTech
Atgal į tinklaraštįPrompt'inimas ir produktyvumas

Per 5 min. suprask, kaip veikia DI, ir pradėk dirbti efektyviau

DI haliucinacijos nėra retas atvejis - tai numatytasis architektūros elgesys. Štai kaip mes SiloTech per pusę metų darbo su Claude Code sukūrėme penkių sluoksnių sistemą, kuri jas pagauna prieš pasiekiant klientą.

Marius Silo
CEO ir bendraturčiai
14 min skaitymo
Schematinė iliustracija apie tai, kaip didelio kalbos modelio next-token prediction architektūra sukelia haliucinacijas verslo procesuose.
#DI haliucinacijos#Claude Code#AI procesai#validacijos kilpos#RAG#Lietuva

Dažnai užduodami klausimai

Ar haliucinacijos kada nors visiškai išnyks?
Ne, kol pagrindinė architektūra išlieka next-token prediction. Modelis iš esmės generuoja, o ne tikrina. Bet su reasoning modeliais, RAG, tool use ir multi-agent validacijos kilpomis haliucinacijų dažnis krenta drastiškai - todėl rizikos valdymas perkeliamas į procesą, ne į vienetinę modelio kokybę.
Ar mažoms įmonėms verta kurti penkių sluoksnių sistemą?
Net mažoms komandoms verta turėti bent tris sluoksnius: aiškų skill'ą arba šabloną, žmogaus validaciją prieš išsiunčiant ir vieną DI validacijos kilpą su klausimu „ar yra išgalvotų faktų?". Tai užima kelias valandas įdiegti ir pagauna didžiąją dalį haliucinacijų.
Kuo skiriasi RAG nuo CLAUDE.md / MEMORY.md?
RAG dinamiškai ieško informacijos jūsų dokumentuose ir įdeda ją į kontekstą prie kiekvieno klausimo. CLAUDE.md / MEMORY.md yra statinės instrukcijos ir taisyklės, kurios įkraunamos kiekvieno pokalbio pradžioje. Geriausia praktika yra naudoti abu kartu: RAG faktiniams duomenims, CLAUDE.md elgesio taisyklėms.
Ar žmogaus validacija nepanaikina DI naudos?
Ne, nes proporcijos yra apverstos. DI atlieka 90 % darbo (parengimas, struktūra, juodraštis), žmogus atlieka 10 % - patikrinimą ir patvirtinimą. Tai vis tiek yra 5-10 kartų greičiau nei tradicinis darbas, plius haliucinacijų rizika praktiškai pašalinta.