Jak RAG eliminuje halucynacje modeli językowych

Wprowadzenie do halucynacji w modelach językowych

Wraz z rozwojem dużych modeli językowych (LLM), takich jak GPT, BERT czy PaLM, pojawiła się nowa kategoria wyzwań związanych z ich stosowaniem — jednym z najważniejszych z nich są tzw. halucynacje. W kontekście przetwarzania języka naturalnego (NLP), halucynacja oznacza sytuację, w której model generuje informacje, które są spójne językowo, ale nieprawdziwe lub niepoparte żadnym źródłem.

Problem halucynacji jest szczególnie istotny w zadaniach wymagających precyzyjnych, wiarygodnych danych — takich jak wyszukiwanie informacji, odpowiadanie na pytania, wspomaganie decyzji czy automatyczne podsumowywanie treści. Modele językowe mogą tworzyć logicznie brzmiące odpowiedzi, które jednak nie mają pokrycia w rzeczywistości, co może prowadzić do dezinformacji lub błędnych decyzji.

Halucynacje mogą przybierać różne formy, w tym:

• Tworzenie fałszywych faktów lub cytatów,
• Przypisywanie nieistniejących cech osobom, miejscom lub wydarzeniom,
• Generowanie odpowiedzi nieadekwatnych do pytania lub kontekstu,
• Konfabulacje — czyli łączenie prawdziwych informacji w błędny sposób.

Zjawisko to nie wynika ze złej woli modelu, lecz z jego architektury i sposobu uczenia, które opierają się na przewidywaniu kolejnych tokenów w oparciu o dane treningowe, a nie na zrozumieniu faktów czy dostępie do aktualnych baz wiedzy.

Zrozumienie natury halucynacji i ich wpływu na jakość generowanego tekstu jest kluczowe dla skutecznego wykorzystania modeli językowych w praktyce. W dalszej części omówimy przyczyny tego zjawiska oraz sposoby jego ograniczania, w tym podejście wykorzystujące mechanizmy wspomagania generacji przez wyszukiwanie informacji.

Dlaczego modele językowe generują nieprawdziwe informacje

Modele językowe, w tym najbardziej zaawansowane generatory tekstu oparte na architekturze transformera, jak GPT, zostały zaprojektowane do przewidywania kolejnych słów w sekwencji na podstawie ogromnych zbiorów danych tekstowych. Chociaż ta metoda pozwala na tworzenie płynnych i gramatycznie poprawnych wypowiedzi, niesie ze sobą ryzyko generowania informacji niezgodnych z faktami, czyli tzw. halucynacji. Temat tego artykułu pojawia się w niemal każdej sesji szkoleniowej Cognity – czasem w formie pytania, czasem w formie frustracji.

Istnieje kilka głównych powodów, dla których modele językowe produkują nieprawdziwe lub mylące odpowiedzi:

• Brak dostępu do aktualnych danych: Modele językowe uczą się na statycznych zbiorach danych, które mogą nie obejmować najnowszych informacji. W rezultacie model nie zna bieżących wydarzeń ani aktualizacji faktów.
• Brak zrozumienia kontekstu: Mimo zaawansowanej architektury, modele nie rozumieją informacji w taki sposób jak ludzie. Działają one na zasadzie statystycznego dopasowania słów, a nie logicznego wnioskowania czy interpretacji semantycznej.
• Brak dostępu do zewnętrznych źródeł wiedzy: Modele działające w izolacji bazują wyłącznie na tym, co zostało zapisane w ich parametrach podczas treningu. Oznacza to, że nie mają możliwości zweryfikowania informacji ani przytoczenia konkretnych źródeł.
• Trening na niedokładnych lub niezweryfikowanych danych: Dane używane do trenowania modeli pochodzą z różnych źródeł internetowych, które mogą zawierać błędy, opinie lub treści dezinformacyjne. Modele nie potrafią odróżnić faktu od fikcji, jeśli nie zostały wyraźnie uczone takiego rozróżnienia.
• Optymalizacja pod kątem spójności, nie prawdziwości: Głównym celem modelu jest generowanie odpowiedzi, które są spójne językowo i pasują do wzorca rozmowy. Prawdziwość informacji nie jest bezpośrednio optymalizowana w standardowym procesie uczenia.

W efekcie, nawet jeśli wypowiedzi modelu brzmią przekonująco, mogą zawierać błędy faktograficzne, niesprawdzone twierdzenia lub zupełnie zmyślone „fakty”. To zjawisko jest szczególnie problematyczne w zastosowaniach wymagających wysokiej wiarygodności, takich jak medycyna, prawo czy edukacja.

Czym jest Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Retrieval-Augmented Generation (RAG) to architektura łącząca dwa podejścia w przetwarzaniu języka naturalnego: wyszukiwanie informacji (ang. retrieval) oraz generowanie tekstu (ang. generation). W odróżnieniu od standardowych modeli językowych, które polegają wyłącznie na danych zapisanych w swoich parametrach, RAG potrafi dynamicznie pobierać informacje z zewnętrznych źródeł, takich jak bazy wiedzy, dokumenty czy zbiory tekstów.

Rozwiązanie to opiera się na dwóch głównych komponentach:

• Retriever – moduł odpowiedzialny za wyszukiwanie najbardziej trafnych dokumentów z zewnętrznej bazy wiedzy na podstawie zapytania użytkownika.
• Generator – model językowy, który na podstawie pobranych dokumentów generuje odpowiedź.

RAG pozwala więc modelom językowym korzystać z aktualnych, niezakodowanych w modelu danych, co zwiększa trafność i precyzję generowanych odpowiedzi. Dzięki temu rozwiązaniu model nie musi „zapamiętywać” wszystkich faktów – wystarczy, że potrafi je odnaleźć i poprawnie zintegrować z generowanym tekstem. Więcej na temat praktycznego zastosowania tej technologii znajdziesz w Kursie RAG w praktyce – nowoczesne techniki wydobywania i generowania danych.

Poniższa tabela ilustruje podstawowe różnice między klasycznymi modelami generującymi tekst a podejściem RAG:

Jako przykład, wywołanie zapytania w systemie RAG może wyglądać następująco:

query = "Które państwo ma największą populację w Europie?"
documents = retriever.retrieve(query)
answer = generator.generate(query, documents)
print(answer)

Takie podejście pozwala na generowanie odpowiedzi, które są nie tylko językowo poprawne, ale również poparte konkretnymi, odnalezionymi w czasie rzeczywistym informacjami.

Jak RAG pomaga ograniczyć halucynacje modeli językowych

Retrieval-Augmented Generation (RAG) to podejście, które integruje klasyczne wyszukiwanie informacji z możliwościami generacyjnymi modeli językowych. Dzięki temu połączeniu RAG skutecznie redukuje zjawisko tzw. halucynacji, czyli generowania odpowiedzi, które brzmią wiarygodnie, ale są faktycznie nieprawdziwe lub niepoparte żadnymi źródłami.

Tradycyjny model językowy działa wyłącznie na podstawie wzorców wyuczonych podczas treningu, co oznacza, że jego odpowiedzi mogą być oderwane od aktualnych lub zweryfikowanych danych. RAG natomiast wprowadza komponent wyszukiwania w zewnętrznych źródłach wiedzy (np. bazach danych, dokumentach, stronach internetowych), co umożliwia generowanie treści opartej na rzeczywistych informacjach. W Cognity mamy doświadczenie w pracy z zespołami, które wdrażają to rozwiązanie – dzielimy się tym także w artykule.

Podstawowy mechanizm RAG polega na tym, że dla danego zapytania najpierw wyszukiwane są pasujące fragmenty tekstu z zewnętrznej bazy wiedzy. Dopiero potem model generacyjny tworzy odpowiedź, uwzględniając te fragmenty jako kontekst. Dzięki temu generowane treści są bardziej zgodne z faktami, aktualne i możliwe do zweryfikowania.

Oto uproszczony przykład przepływu w modelu RAG:

# Zapytanie
query = "Kto wygrał Mistrzostwa Świata w piłce nożnej w 2018?"

# Etap retrival - wyszukiwanie dokumentów
retrieved_docs = retriever.search(query)

# Etap generacji - tworzenie odpowiedzi na podstawie dokumentów
response = generator.generate(query, context=retrieved_docs)

RAG nie tylko zwiększa trafność odpowiedzi, ale też umożliwia użytkownikowi prześledzenie, na jakich danych opiera się generowany tekst, co znacząco wpływa na jego wiarygodność i transparentność.

Techniki weryfikacji źródeł i poprawy wiarygodności odpowiedzi

Jednym z kluczowych wyzwań w kontekście generowania treści przez modele językowe jest zapewnienie, że informacje, które prezentują, są nie tylko spójne gramatycznie, ale również wiarygodne i możliwe do zweryfikowania. W systemach opartych o Retrieval-Augmented Generation (RAG), skuteczna weryfikacja źródeł pełni centralną rolę w redukowaniu halucynacji. Poniżej przedstawiono kilka popularnych podejść służących ocenie i poprawie jakości generowanych odpowiedzi. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o skutecznych praktykach i narzędziach wykorzystywanych w RAG, zapoznaj się z Kursem Praktyczne narzędzia AI: Machine Learning, Deep Learning i RAG dla analityków i nieprogramistów.

1. Ocena wiarygodności na podstawie źródeł

Podstawowym krokiem jest kontrola, czy odpowiedzi generowane przez model opierają się na rzetelnych dokumentach zwróconych przez mechanizm retrieval. Ocenie podlega m.in.:

• Źródło informacji – Czy pochodzi z zaufanych repozytoriów (np. Wikipedia, publikacje naukowe)?
• Spójność treści – Czy odpowiedź zawiera sformułowania, które rzeczywiście występują w zwróconych dokumentach?
• Data publikacji – Czy źródło jest aktualne i odpowiednie dla danego kontekstu?

2. Porównanie wielu źródeł

Jedną z technik ograniczających ryzyko halucynacji jest krzyżowa weryfikacja treści z kilku niezależnych źródeł. Pozwala to wychwycić rozbieżności i zwiększyć zaufanie do odpowiedzi. Przykład porównania może wyglądać następująco:

3. Techniki fact-checkingu wspomagane AI

Coraz częściej stosuje się osobne modele lub komponenty, które automatycznie sprawdzają zgodność odpowiedzi z danymi źródłowymi. Przykład zastosowania prostej walidacji w Pythonie:

def validate_claim(claim, sources):
    for src in sources:
        if claim.lower() in src.lower():
            return True
    return False

Tego rodzaju podejścia umożliwiają integrację prostych mechanizmów walidacyjnych w czasie rzeczywistym.

4. Scoring odpowiedzi

Systemy mogą przypisywać odpowiedziom ocenę zaufania (confidence score), opartą na liczbie i jakości źródeł wspierających dany fragment. Skale te mogą być wykorzystywane do:

• Filtrowania odpowiedzi o niskim zaufaniu
• Informowania użytkownika o poziomie wiarygodności
• Uczenia modeli preferowania informacji wysoko ocenianych

5. Eksponowanie źródeł użytkownikowi

Dobre praktyki zakładają transparentność – użytkownik powinien mieć dostęp do źródeł, na podstawie których powstała odpowiedź, co zwiększa możliwość samodzielnej weryfikacji. Może to przyjąć formę przypisów, linków lub podglądu dokumentów źródłowych.

Stosowanie powyższych technik nie tylko zwiększa wiarygodność odpowiedzi generowanych przez modele językowe, ale też pozwala użytkownikom lepiej ocenić, kiedy mogą zaufać przedstawionym informacjom.

Praktyczne sposoby integracji RAG w aplikacjach NLP

Integracja Retrieval-Augmented Generation (RAG) w aplikacjach przetwarzania języka naturalnego (NLP) może znacząco zwiększyć ich dokładność oraz wiarygodność. Wdrożenie rozwiązania RAG polega na połączeniu modelu językowego z mechanizmem wyszukiwania informacji w zewnętrznych źródłach danych, takich jak bazy wiedzy, dokumenty czy interfejsy API. Oto najważniejsze praktyczne sposoby implementacji RAG w różnych zastosowaniach:

• Systemy pytanie-odpowiedź (QA): RAG pozwala na dynamiczne pobieranie dokumentów kontekstowych, które zwiększają jakość odpowiedzi udzielanych przez model.
• Asystenci konwersacyjni: Dzięki integracji z wyszukiwarkami wiedzy, chatboty mogą dostarczać aktualnych i zweryfikowanych odpowiedzi, co minimalizuje ryzyko halucynacji.
• Automatyczne podsumowywanie: RAG może wykorzystywać dokumenty źródłowe do tworzenia streszczeń, które są oparte na rzeczywistych danych, a nie wyłącznie na wcześniejszym treningu modelu.
• Wyszukiwanie semantyczne: Połączenie modeli embeddingowych z komponentami RAG pozwala na bardziej trafne dopasowanie zapytań do odpowiednich fragmentów tekstu.
• Tłumaczenia wspomagane kontekstem: W środowiskach wielojęzycznych RAG może dostarczyć odpowiednie konteksty kulturowe i techniczne, pobierając odpowiednie materiały w czasie rzeczywistym.

Poniższa tabela prezentuje przykładowe scenariusze implementacji RAG w zależności od rodzaju aplikacji:

W praktyce wdrożenie RAG polega na integracji trzech warstw: mechanizmu wyszukiwania (np. Elasticsearch, FAISS), modelu językowego (np. BERT, GPT), oraz warstwy łączącej oba komponenty. Przykładowy, uproszczony fragment kodu w Pythonie ilustruje proces wyszukiwania i generowania odpowiedzi:

query = "Jak działa fotosynteza?"
documents = retriever.retrieve(query)
response = generator.generate(query, documents)
print(response)

Odpowiednia architektura RAG pozwala na elastyczne dostosowanie systemu do różnych domen tematycznych, a także umożliwia aktualizację wiedzy bez konieczności ponownego trenowania całego modelu.

Ograniczenia RAG i przyszłe kierunki rozwoju

Chociaż podejście Retrieval-Augmented Generation (RAG) znacząco zwiększa dokładność i wiarygodność odpowiedzi generowanych przez modele językowe, nie jest pozbawione ograniczeń. RAG łączy generowanie języka z wyszukiwaniem informacji w zewnętrznych źródłach, ale skuteczność tego połączenia zależy od kilku czynników, które mogą wpływać na końcową jakość odpowiedzi.

• Jakość i aktualność źródeł: Jeśli system wykorzystuje przestarzałe lub niezweryfikowane dane, istnieje ryzyko przeniesienia błędnych informacji do generowanej odpowiedzi, nawet jeśli sam model działa poprawnie.
• Brak pełnej interpretacji kontekstu: RAG może mieć trudności z właściwym dopasowaniem kontekstu zapytania do wyników wyszukiwania, co prowadzi do wyboru nieadekwatnych fragmentów tekstu.
• Wydajność i koszty: Implementacja RAG wiąże się z dodatkowymi zasobami obliczeniowymi, ponieważ wymagane jest zarówno wyszukiwanie, jak i generowanie. Może to stanowić problem w środowiskach o ograniczonych zasobach.
• Integracja z dynamicznymi bazami wiedzy: RAG działa najefektywniej, gdy ma dostęp do dobrze zorganizowanego i przeszukiwalnego repozytorium wiedzy. W praktyce utrzymywanie takiego źródła może być skomplikowane i kosztowne, szczególnie w zastosowaniach wymagających częstych aktualizacji.

W nadchodzących latach rozwój technologii RAG będzie prawdopodobnie skupiał się na kilku obszarach. Obejmują one ulepszenie algorytmów wyszukiwania, automatyczne filtrowanie i ocena jakości źródeł, a także głębsze rozumienie kontekstu zapytań przez modele językowe. Coraz większe znaczenie będzie mieć również integracja z multimodalnymi bazami danych oraz usprawnienie działania w czasie rzeczywistym. Wspólnym celem tych kierunków jest zminimalizowanie ryzyka halucynacji i zwiększenie zaufania do generowanych odpowiedzi.

Podsumowanie i rekomendacje

Halucynacje w modelach językowych stanowią poważne wyzwanie w kontekście ich stosowania w zadaniach wymagających wysokiej wiarygodności. Są to przypadki, w których modele generują odpowiedzi pozornie poprawne, lecz faktycznie niezgodne z rzeczywistością. W praktyce może to prowadzić do dezinformacji, błędnych decyzji użytkowników oraz obniżenia zaufania do technologii.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) stanowi obiecujące podejście do ograniczania halucynacji poprzez łączenie zdolności generatywnych modeli językowych z aktualną, zewnętrzną bazą wiedzy. Dzięki temu odpowiedzi mogą być bardziej trafne, aktualne i oparte na rzeczywistych źródłach.

W kontekście wdrażania systemów opartych na RAG, rekomendowane jest:

• Stosowanie modeli RAG w środowiskach, gdzie dokładność informacji ma kluczowe znaczenie (np. medycyna, prawo, edukacja).
• Uwzględnianie jakości i aktualności źródeł wiedzy, z których korzysta system.
• Monitorowanie i ewaluacja odpowiedzi generowanych przez systemy hybrydowe, by szybko wykrywać potencjalne błędy.

Choć RAG nie eliminuje całkowicie problemu halucynacji, jego zastosowanie znacząco poprawia jakość i wiarygodność generowanych treści. Właściwe wykorzystanie tej technologii może stanowić krok milowy w kierunku bardziej niezawodnych systemów opartych na sztucznej inteligencji. W Cognity uczymy, jak skutecznie radzić sobie z podobnymi wyzwaniami – zarówno indywidualnie, jak i zespołowo.

Budowa systemu RAG w Pythonie: LangChain vs LlamaIndex 03 stycznia 2026

Jak poprawić trafność odpowiedzi RAG – ranking, filtrowanie i scoring dokumentów 01 stycznia 2026