¿Qué es la Fundamentación en IA?
Conectar contenido generado por IA a fuentes factuales y conocimiento del mundo real para reducir alucinaciones y mejorar precisión.
Definición
La Fundamentación en IA se refiere al proceso de conectar respuestas generadas por IA a fuentes factuales, conocimiento del mundo real, o información verificada para asegurar precisión y reducir la probabilidad de alucinaciones o contenido fabricado.
Propósito
La fundamentación busca mejorar la confiabilidad de la IA anclando respuestas en hechos verificables, citas, y fuentes autoritativas, haciendo las salidas de IA más confiables y responsables por afirmaciones factuales.
Función
La fundamentación funciona integrando sistemas de recuperación, bases de conocimiento, o fuentes de datos en tiempo real que los modelos de IA pueden referenciar al generar respuestas, asegurando que las afirmaciones estén respaldadas por información creíble.
Ejemplo
Un asistente de IA fundamentado que responde preguntas sobre eventos históricos citando fuentes específicas, fechas, y referencias, en lugar de generar información que suena plausible pero potencialmente inexacta.
Relacionado
Conectado con RAG (Generación Aumentada por Recuperación), Grafos de Conocimiento, Verificación de Hechos, Sistemas de Citas, y medidas de Confiabilidad de IA.
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