Stop Returning Text from RAG: The Typed Answer Contract That Prevents Hallucination

A deep-dive into designing a typed answer schema (contract) for enterprise RAG pipelines to reduce hallucination. Instead of returning raw text, the model fills a structured Pydantic schema with typed values (Amount, DateValue, TableValue), multi-span citations, self-assessment fields (confidence, caveats, extraction_method), and pipeline-feedback signals (answer_found, complete_answer_found, conflicting_evidence, llm_discovered_keywords). A programmatic completeness check using a one-page retrieval overlap catches truncated list answers that the model cannot detect from inside its context window. Constrained decoding via OpenAI's Structured Outputs API enforces the schema at generation time, making the output programmatically reliable without re-parsing strings.

Nguồn: https://towardsdatascience.com/stop-returning-text-from-rag-the-typed-answer-contract-that-prevents-hallucination. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.

Đề xuất cho bạn

Medium1 Hot12 phút4 giờ trướcAI

For the First Time, Zero Confabulation Is Reproducible on Any AI: Open Sourcing ConteX Law

Một nhà phát triển tuyên bố đã giải quyết được vấn đề confabulation (ảo giác) trong AI thông qua framework ConteX Law, sử dụng bốn trụ cột: Structure, Behaviour, Influence, và Objective. Hệ thống kết hợp CLARA, LINGO và AXIOM để tạo ra đầu ra không có ảo giác, có thể tái sản xuất trên bất kỳ mô hình AI nào.

Nếu bạn muốn giải quyết vấn đề rủi ro của AI khi sử dụng thông tin sai lệch hoặc không chính xác một cách hiệu quả và không phụ thuộc vào các mô hình lớn đắt tiền, ConteX Law là giải pháp mới mẻ để kiểm soát và tái tạo kết quả chính xác một cách minh bạch.