Come prevenire le allucinazioni negli LLM: una guida approfondita

I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono diventati rapidamente uno strumento fondamentale per sviluppare applicazioni basate sull'intelligenza artificiale. Tuttavia, a causa della loro natura probabilistica, gli output degli LLM non sono completamente prevedibili; ciò significa che ogni volta che si utilizza un LLM, la risposta potrebbe cambiare. Questa imprevedibilità rappresenta una sfida significativa per l'implementazione di applicazioni LLM in produzione, specialmente in settori con regolamentazioni stringenti o in contesti che richiedono coerenza e affidabilità assoluta. Inoltre, l'incapacità di garantire una risposta consistente e accurata può avere un impatto negativo sulla qualità dell'esperienza dell'utente e introdurre rischi significativi in settori come la sanità, la finanza e l'assistenza clienti.

Fortunatamente, esistono strumenti che possono migliorare la sicurezza e l'affidabilità di queste applicazioni: i guardrails. Questi meccanismi di controllo possono essere visti come una sorta di rete di sicurezza che aiuta a garantire che le risposte degli LLM siano appropriate e sicure, riducendo significativamente il rischio di errori e comportamenti non previsti.

Cosa sono i guardrails per LLM?

I guardrails sono meccanismi di sicurezza e strumenti di validazione che vengono integrati nelle applicazioni AI per offrire un ulteriore livello di controllo. Essi agiscono come una cornice protettiva che impedisce all'applicazione di generare risposte errate, irrilevanti o contenenti informazioni sensibili. Con l'adozione di guardrails, è possibile mitigare i rischi associati all'uso degli LLM, come le allucinazioni (ovvero la generazione di informazioni inesistenti) o la divulgazione di dati sensibili. Inoltre, i guardrails permettono di mantenere il contesto delle risposte, garantendo che l'LLM non si allontani dal tema principale e che l'interazione rimanga appropriata e pertinente.

Le principali modalità di fallimento degli LLM

Per implementare soluzioni efficaci, è fondamentale comprendere le principali modalità di fallimento degli LLM:

• Allucinazioni: L'LLM può fornire informazioni inesistenti o non supportate da fonti affidabili. Queste allucinazioni possono creare confusione negli utenti e minare la fiducia nell'applicazione.
• Risposte fuori contesto: Il modello può produrre risposte che si allontanano dal tema principale della conversazione, risultando non pertinenti o incomprensibili. Questo tipo di errore può portare a una scarsa esperienza utente e frustrazione.
• Divulgazione di informazioni sensibili: L'LLM potrebbe rivelare dati personali o riservati, mettendo a rischio la privacy degli utenti e causando potenziali violazioni delle normative sulla protezione dei dati.
• Risposte dannose: Alcune risposte potrebbero essere offensive o dannose per la reputazione dell'azienda, con conseguenze legali o di immagine.

Mitigare le allucinazioni e altri problemi con i guardrails

Esistono diverse tecniche per mitigare queste problematiche tramite guardrails, che possono essere implementati sia a livello di input che di output del sistema. Vediamo alcune di queste tecniche in dettaglio:

Guardrails di input e output: Questi controlli validano e verificano le risposte generate, assicurandosi che siano coerenti e rilevanti. Ad esempio, è possibile implementare un guardrail per impedire al chatbot di discutere argomenti sensibili, come dettagli riservati sui progetti. Inoltre, questi guardrails possono essere utilizzati per filtrare le domande degli utenti, garantendo che siano formulate in modo appropriato prima che vengano elaborate dall'LLM.

Rilevazione delle allucinazioni con modelli di inferenza del linguaggio naturale (NLI): Utilizzando modelli NLI, è possibile verificare che le risposte siano basate su documenti di riferimento affidabili, riducendo così il rischio di allucinazioni. Questo approccio prevede una verifica automatica della coerenza tra la risposta generata e le informazioni presenti nelle fonti di riferimento, aggiungendo un ulteriore livello di sicurezza.

Protezione dei dati personali (PII): Un guardrail di PII può rilevare e oscurare le informazioni personali contenute nelle richieste degli utenti e negli output dell'LLM, proteggendo la privacy e la sicurezza dei dati. Questo è particolarmente importante in settori come la sanità e la finanza, dove la divulgazione di dati personali potrebbe avere conseguenze significative.

Limitazione dei temi delle risposte: Per garantire che l'interazione rimanga appropriata e focalizzata, si possono implementare guardrails che limitano le risposte a temi pertinenti al contesto dell'applicazione, come il servizio clienti di una pizzeria. Questo assicura che il chatbot non risponda a domande che esulano dal suo ambito di competenza, migliorando la qualità dell'interazione e riducendo il rischio di errori.

Prevenzione di riferimenti ai competitor: È possibile utilizzare pipeline di riconoscimento dei nomi per evitare che il chatbot menzioni concorrenti, implementando logiche condizionali che eseguono controlli di corrispondenza esatta o verifiche tramite Named Entity Recognition (NER). In questo modo, il chatbot non fornirà informazioni sui competitor, mantenendo l'interazione focalizzata sulla propria attività e prevenendo possibili problemi di natura commerciale.

Guardrails pre-costruiti e integrazione con Guardrails AI

Per chi desidera risparmiare tempo, esistono guardrails pre-costruiti disponibili su piattaforme come Guardrails AI. Questi strumenti possono essere facilmente integrati nei propri progetti, fornendo una base solida per mitigare le modalità di fallimento più comuni degli LLM. L'integrazione di questi guardrails pre-costruiti consente di risparmiare tempo e ridurre il rischio di errori, permettendo agli sviluppatori di concentrarsi su altri aspetti cruciali dell'applicazione. La piattaforma GuardrailsAI offre una vasta gamma di strumenti pronti all'uso, che possono essere personalizzati per soddisfare le esigenze specifiche del progetto.

Un esempio pratico: chatbot per un servizio clienti di una pizzeria

Per illustrare come implementare i guardrails, consideriamo un chatbot per il servizio clienti di una piccola pizzeria. Questo chatbot deve rispondere a domande sui menu, sugli orari di apertura e su altre informazioni correlate. I guardrails possono essere utilizzati per:

• Impedire discussioni su argomenti sensibili: Ad esempio, evitare che il chatbot fornisca informazioni su questioni interne o dettagli finanziari del locale.
• Rilevare e ridurre le allucinazioni: Garantire che tutte le risposte siano basate su informazioni accurate e pertinenti al contesto della pizzeria, verificando che siano sempre coerenti con il database delle informazioni sul menu e sulle offerte speciali.
• Proteggere i dati personali: Qualora un cliente condivida informazioni personali, queste vengono automaticamente oscurate per garantire la sicurezza. Ad esempio, se un cliente fornisce il proprio indirizzo o numero di telefono, tali informazioni possono essere rimosse o sostituite con segnaposto anonimi.
• Limitare l'ambito delle risposte: Il chatbot deve mantenere la conversazione sempre focalizzata su argomenti rilevanti, come la prenotazione di un tavolo o la descrizione di un piatto. Domande che esulano dal contesto vengono intercettate e gestite in modo appropriato, evitando che il chatbot si perda in discussioni non pertinenti.

L'implementazione di guardrails è un passo cruciale per rendere gli LLM più affidabili e sicuri, soprattutto in contesti regolamentati o in settori con elevati requisiti di consistenza. Con strumenti adeguati e strategie ben definite, è possibile prevenire le allucinazioni e migliorare la qualità delle risposte generate dagli LLM, contribuendo a sviluppare applicazioni AI più robuste e sicure. Inoltre, i guardrails permettono di garantire che l'applicazione rispetti le normative vigenti, proteggendo sia gli utenti che l'azienda da possibili problematiche legali e di reputazione. In definitiva, i guardrails rappresentano una soluzione efficace per gestire le incertezze e i rischi associati all'uso degli LLM, offrendo un livello di controllo che consente di sviluppare applicazioni AI di alta qualità e affidabili, capaci di soddisfare le esigenze degli utenti in modo sicuro e coerente.