Inleiding
Artificiële intelligentie (AI) heeft het potentieel om kleine bedrijven te transformeren door taken te automatiseren en klantinteracties te verbeteren. Toch weet iedereen die ChatGPT al heeft gebruikt dat het soms onbetrouwbaar kan zijn en foutieve inhoud kan opleveren. Dat probleem maakt het lastig om AI-systemen volledig te vertrouwen.
Gelukkig hebben de meeste problemen met AI eenvoudige oplossingen. Dit artikel verkent doeltreffende strategieën om de betrouwbaarheid van AI te verhogen, zodat het een betrouwbaar onderdeel van uw bedrijfsvoering wordt.
Hallucinaties verminderen
AI-systemen, en in het bijzonder Large Language Models (LLM’s) zoals ChatGPT, kunnen plausibele maar volledig verzonnen informatie genereren, beter bekend als hallucinaties. Deze onjuistheden kunnen desinformatie verspreiden en het vertrouwen in AI-technologie ondermijnen.
Hoewel het door de intrinsieke aard van LLM’s niet haalbaar is om hallucinaties volledig uit te schakelen, kunnen we hun frequentie wel verminderen. Hier zijn enkele strategieën:
Pas uw prompt aan om onzekerheid uit te drukken
Moedig het model aan om onzekerheid uit te drukken door zinnen als deze in uw prompt op te nemen.
If you are unsure, say "I don't know"Maak gebruik van Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Deze techniek verhoogt de betrouwbaarheid van AI door relevante documenten of data op te halen, waardoor het model zijn output op feitelijke informatie kan baseren.
Om dit met OpenAI te implementeren, kunt u bijvoorbeeld OpenAI’s File Search inschakelen bij uw AI-assistent, zodat die toegang krijgt tot en kan verwijzen naar een samengestelde database met documenten die specifiek zijn voor uw bedrijf.
Voer een tweede controle uit
Vraag het LLM om zijn output op nauwkeurigheid dubbel te checken. Deze eenvoudige “tweede controle” kan de betrouwbaarheid aanzienlijk verbeteren. Hier is een voorbeeldprompt die u voor deze kruiscontrole kunt gebruiken.
Review the previous response for accuracy. Highlight any inaccuracies or inconsistencies and suggest corrections.Het uitvoerformaat standaardiseren
Het standaardantwoord van AI-systemen is opgesteld om een mens aan te spreken, zoals een mens dat zou doen. Dat is fijn wanneer u met ChatGPT ideeën aan het brainstormen bent, maar het volstaat niet als u de resultaten herhaaldelijk wilt parsen om betekenisvolle informatie te extraheren.
Hier ziet u hoe u het antwoord een gestructureerd formaat kunt laten aannemen.
JSON-output inschakelen (voorbeeld OpenAI Assistant)
- Schakel het JSON-object in als antwoordformaat
- Specificeer het gewenste schema voor het antwoord
{
"type": "object",
"properties": {
"product": {
"type": "object",
"properties": {
"title": {
"description": "Product's title",
"type": "string"
},
"description": {
"description": "Product's description",
"type": "string"
},
"vendor": {
"description": "Product's vendor",
"type": "string"
},
"price": {
"description": "Product's price",
"type": "number"
},
"weight": {
"description": "Product's weight in imperial units",
"type": "string"
}
},
"required": ["title", "vendor", "price"]
}
},
"required": ["product"]
}- Vermeld ten slotte in de prompt dat u een JSON-output wilt
Generate the JSON for a random product for the e-commerce website. - U krijgt nu een gestructureerd antwoord dat makkelijk te parsen is. Meer informatie over de JSON-modus van OpenAI vindt u hier.
{
"product": {
"title": "🔨 Hammer 2.0",
"description": "Nailed It!",
"vendor": "Quality Tools Inc.",
"price": 14.99,
"weight": "24 oz"
}
}Herhaalbare resultaten verkrijgen
Large Language Models (LLM’s) zoals ChatGPT worden geroemd om hun creativiteit en menselijk aandoende antwoorden. Toch kunnen overmatige variaties in de output voor gelijkaardige vragen leiden tot inconsistenties, off-brand boodschappen, meer foutieve informatie en een complexere automatisering van testpijplijnen.
Verlaag de temperatuur
De instelling “temperature” in LLM’s bepaalt de mate van willekeur in de antwoorden van het model. Een hogere temperatuur (dichter bij 1) maakt de output willekeuriger en creatiever, terwijl een lagere temperatuur (dichter bij 0) de output gerichter en deterministischer maakt.
Voor bedrijfsautomatisering is een lagere temperatuur (onder 0,4) cruciaal, omdat die zorgt voor betrouwbaardere en consistentere output, wat essentieel is voor taken als klantenondersteuning en compliance. Het correct afstellen van deze parameter helpt bedrijven om fouten te minimaliseren en precisie in geautomatiseerde processen te behouden.
Conclusie
Betrouwbare AI is cruciaal om het goed te laten werken in een bedrijfsomgeving. Door strategieën te gebruiken zoals het aanpassen van prompts, het inzetten van RAG of het standaardiseren van uitvoerformaten, kunnen bedrijven consistentere en betrouwbaardere AI-antwoorden behalen, wat leidt tot meer efficiëntie en tevredener klanten.
Voor kleine bedrijven die met AI aan de slag gaan, kan hulp van experten een groot verschil maken. Bij Flowful.ai bieden we AI-consultancy op maat om u te helpen betrouwbare en doeltreffende AI-oplossingen te realiseren.
Neem contact met ons op om te ontdekken hoe we u kunnen helpen uw bedrijf te transformeren met betrouwbare AI.