Hallucinaties (door AI verzonnen claims die niet kloppen) zijn de belangrijkste reden waarom AI-projecten in productie struikelen. Niet "alle AI hallucineert dus is onbruikbaar"; wel "hallucinatie-rate moet onder use-case-specifieke drempel".
Grounding via RAG
Een LLM die alleen op zijn parametric memory antwoordt hallucineert vaker. Met RAG plus citation-discipline drukt hallucination-rate naar acceptable percentage voor de meeste use-cases. Niet 0 procent, wel beheersbaar.
Validation tegen referentie-bronnen
Een citation die naar een non-existent bron verwijst is een hallucinatie. Bij retrieval-time valideren we elke citation tegen werkelijke bronnen. Output zonder geldige citation wordt teruggevoerd voor regeneration.
Output-structuur en confidence
Structured output (JSON-schema) dwingt het model in een vorm waar hallucinatie minder ruimte heeft. Plus per claim een confidence-score; lage confidence triggert escalation of mark-as-uncertain.
Evaluation-discipline
Per use-case een hallucination-eval-set met gemarkeerde foute outputs. Bij elke prompt- of model-update meten of hallucination-rate verschuift. Drift in productie monitoren met sample-evaluation.
Verwant: Freelance AI consultant inhuren, LLM evaluatie.