¿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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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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