Hallucination & Grounding — Learning Bundle
幻覚 & グラウンディング — 学習バンドル
この学習バンドルは、失敗とそれを減らす方法を比較します。ハルシネーションは根拠のないモデル出力です。グラウンディングは、与えられた、見つけた、または確認された証拠に主張を結びつけます。このバンドルは、標準的な品質指標の1つではありません。
もう一つの例
リサーチアシスタントは、リリース日を勝手に作りません。事実には、すべて情報源へのリンクをはります。
主な部分
- 01User intent and context
- 02Model or tool decision
- 03Grounded result and fallback
以下の場合に使用します
失敗とその修正を個別に研究する。重要な主張については、明確な証拠、不確かなら拒否、引用、確認を求める。
以下の場合は使用しないでください
証拠の代わりに自信があるような言葉を使用してはいけません。
コードで使用する名前
citations + abstention 出荷前に
Check that every member concept has its own name and link. Show all members in the same situation. Give a visible rule for when each one applies and which groups are valid. Never present the bundle as one canonical pattern or as parts that can be swapped freely.
Outcome：Complete the task with 幻覚 & グラウンディング — 学習バンドル (Hallucination & Grounding — Learning Bundle)。 User context：リサーチアシスタントは、リリース日を勝手に作りません。事実には、すべて情報源へのリンクをはります。 Learning bundle to unpack：幻覚 & グラウンディング — 学習バンドル (Hallucination & Grounding — Learning Bundle)。 Canonical members：AIの幻覚 (AI Hallucination)、AIグラウンディング (AI Grounding) Why this comparison helps：失敗とその修正を個別に研究する。重要な主張については、明確な証拠、不確かなら拒否、引用、確認を求める。 Do not treat the bundle as one pattern when：証拠の代わりに自信があるような言葉を使用してはいけません。 Comparison requirements: Name every member concept on its own. Explain its job and limits. Show every member in the same real situation. Give a visible sign for when to use, combine, or leave out each member. Decision quality: Keep platform and evidence limits clear. Show which members can work together. Point out false matches, unsafe swaps, and cases that need another concept. Acceptance criteria: A reader can explain each member in one sentence and tell them apart in the example. They can defend the chosen member or valid group and open every canonical guide. Evidence and limits (evidence boundary)：これは規範的な標準ではありません。その名前、制限、および期待される挙動は、情報源によって変わる可能性があります。 Unknowns to confirm: Target platform, decision setting, limits, and evidence needed to use, combine, or leave out members.
このリクエストを確認する
Review how 幻覚 & グラウンディング — 学習バンドル (Hallucination & Grounding — Learning Bundle) is used now. Definition: この学習バンドルは、失敗とそれを減らす方法を比較します。ハルシネーションは根拠のないモデル出力です。グラウンディングは、与えられた、見つけた、または確認された証拠に主張を結びつけます。このバンドルは、標準的な品質指標の1つではありません。 Release checks: Check that every member concept has its own name and link. Show all members in the same situation. Give a visible rule for when each one applies and which groups are valid. Never present the bundle as one canonical pattern or as parts that can be swapped freely. Before changing code, list the evidence, gaps, severity, and the smallest safe fix.