Галлюцинации on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте

Claude 4.7 «подтвердил» задачи несуществующими данными

Sun, 19 Apr 2026 03:08:57 +0300

Claude 4.7 «подтвердил» задачи несуществующими доказательствами

Разработчик попросил Claude Opus 4.7 проверить бэклог (backlog — список задач) из 28 пунктов и отметить, что сделано, а что нет. Модель вернула идеальную таблицу с колонкой «Evidence: [commit hash]» — реальными хешами из истории Git. Всё выглядело убедительно. Вплоть до момента, когда автор проверил один из пунктов вручную.

Задача была помечена как DONE. Код в репозитории говорил обратное — фича не удалена, живёт и дышит.

RAG — Retrieval-Augmented Generation (генерация с дополненным извлечением)

Fri, 06 Mar 2026 18:00:00 +0300

ℹ Info

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — подход, при котором языковая модель перед генерацией ответа сначала ищет релевантную информацию во внешней базе знаний и использует найденное как контекст. Это делает ответы точнее, актуальнее и проверяемее.

Зачем нужен RAG

Большие языковые модели (LLM) обучаются на огромных корпусах текстов, но их знания «заморожены» на дату обучения. Они не знают о вчерашних событиях, внутренних документах вашей компании или специфичных данных вашей отрасли. Кроме того, LLM склонны к галлюцинациям — уверенной генерации несуществующих фактов.

RAG — генерация с дополненным извлечением (Retrieval-Augmented Generation)

Fri, 20 Feb 2026 18:00:00 +0300

ℹ Info

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — техника, при которой языковая модель сначала находит релевантные документы во внешней базе знаний и только потом генерирует ответ, опираясь на найденную информацию. Это позволяет модели давать точные, актуальные и проверяемые ответы — даже по данным, которых не было в её обучающей выборке.

Зачем нужен RAG

Большие языковые модели (LLM) обучаются на огромных массивах текста, но у них есть два системных ограничения:

Знания устаревают — модель ничего не знает о событиях после даты обучения.
Галлюцинации — модель может уверенно генерировать правдоподобный, но полностью выдуманный ответ.

RAG решает обе проблемы: вместо того чтобы полагаться только на «память» модели, система подключает к ней внешний источник актуальных данных — корпоративную wiki, базу документов, API или векторную базу данных.

RAG — генерация с дополненным извлечением (Retrieval-Augmented Generation)

Sat, 14 Feb 2026 12:00:00 +0300

ℹ Info

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это архитектурный паттерн, при котором языковая модель перед генерацией ответа сначала ищет релевантную информацию во внешних источниках и использует её как контекст. Проще говоря, модель не полагается только на свою «память» — она сначала «заглядывает в справочник», а потом отвечает.

Зачем это нужно

Большие языковые модели (LLM) обучены на огромных объёмах текста, но их знания заморожены на момент обучения. Они не знают о вчерашних событиях, не имеют доступа к вашим внутренним документам и иногда уверенно выдумывают факты — это называется галлюцинациями.