Problem halucynacji i konfabulacji generowanych przez modele językowe (LLM) możemy do pewnego stopnia adresować za pomocą programowania. Integracja generatywnego AI z przemyślaną logiką aplikacji pozwala znacząco poprawić jakość generowanych odpowiedzi, zmniejszając ryzyko błędnych lub nieprecyzyjnych informacji. Na przykład, ograniczenie halucynacji można osiągnąć poprzez wyraźne określenie daty granicznej wiedzy modelu (np. „Data mojej wiedzy to wrzesień […]