Zawiedziony działaniem ChatGPT?
To nie AI jest „złe" — tylko bywa niedopasowane do Twoich potrzeb. Poniżej wyjaśniamy, skąd biorą się halucynacje i jak je eliminujemy w realnych wdrożeniach.
Skąd bierze się niezadowolenie użytkowników?
Jeśli testowałeś LLM-y i zauważyłeś, że…
Odpowiedzi mijające się z prawdą
Podają informacje, które brzmią wiarygodnie, ale nie mają pokrycia w faktach.
Rozwiązania bez sensu
Proponują strategie i metody, które kompletnie nie pasują do Twojej branży.
Pewność mimo braku wiedzy
Brzmią pewnie i ekspercko, choć pomijają kluczowe fakty i kontekst.
ChatGPT to nie jedyny LLM
Wyobraź sobie… bibliotekę
Aby zrozumieć, skąd biorą się halucynacje, wyobraź sobie, że LLM to „osoba" z dostępem do ogromnej biblioteki. Ta osoba świetnie wie, jakie książki ma i gdzie ich szukać. Sporo z nich nawet „przeczytała", więc posiada szeroką wiedzę ogólną. Dzięki temu potrafi rozmawiać o wielu tematach i orientuje się „w którym kościele dzwoni".
Problem zaczyna się, gdy pytasz o coś bardzo szczegółowego — na przykład o ziołolecznictwo. Rozsądny człowiek powie: „wiem, że melisa działa uspokajająco, a mięta wspiera trawienie, ale żeby powiedzieć więcej, muszę zajrzeć do książki".
LLM natomiast — zamiast przyznać, że nie wie — ma tendencję do „doszywania informacji". Konfabuluje, by utrzymać wrażenie kompetencji. I to właśnie nazywamy halucynacjami.
Jak eliminujemy halucynacje?
Tu zaczyna się rola specjalistów. Naszym zadaniem jest tak zaprojektować rozwiązanie, aby zredukować halucynacje do zera.
Dokładamy brakujące książki
W praktyce dodajemy do „biblioteki" Twoją dokumentację, procesy, procedury, bazy wiedzy i aktualne dane. Wtedy model nie zgaduje — tylko korzysta z konkretnych, zaufanych źródeł.
Dobieramy właściwą metodę
Wybór metody zależy od celu biznesowego, obszerności i formatu materiałów oraz rodzaju problemu, który chcemy rozwiązać.
Precyzyjne odpowiedzi
Po dostrojeniu LLM staje się naprawdę użytecznym narzędziem: wspiera pracowników, odpowiada precyzyjnie i eliminuje ryzyko błędów.
Dlaczego to się opłaca?
Przyspieszenie pracy zespołów i krótszy time-to-value
Redukcja kosztów dzięki automatyzacji powtarzalnych zadań
Odpowiedzi oparte na zweryfikowanych danych, nie na domysłach
Odciążenie ludzi w codziennych obowiązkach i lepsze doświadczenie pracownika
„Nie spodziewałem(-am) się, że to może działać aż tak dobrze."
Niezadowolenie z LLM-ów wynika najczęściej z tego, że nie są one dopasowane do specyfiki firmy. Dopiero po dostrojeniu zaczynają naprawdę błyszczeć.
Wszystko, co chcesz wiedzieć o LLM
LLM to duży model językowy — program AI wytrenowany na ogromnych zbiorach tekstu. Uczy się wzorców języka, dzięki czemu potrafi generować spójne odpowiedzi, tłumaczyć, streszczać i analizować dokumenty. Najpopularniejsze LLM-y to GPT (OpenAI), Claude (Anthropic) i Gemini (Google). Sam model to jednak dopiero punkt wyjścia — bez dopasowania do konkretnych danych firmy często generuje odpowiedzi ogólnikowe lub błędne.
ChatGPT to konkretny produkt OpenAI — jeden z wielu LLM-ów dostępnych na rynku. LLM to ogólna kategoria modeli językowych, do której należą też Claude, Gemini, Mistral czy LLaMA. Wybór modelu zależy od zastosowania: niektóre lepiej radzą sobie z analizą dokumentów, inne z generowaniem kodu, jeszcze inne z rozmową w języku polskim. W naszych wdrożeniach dobieramy model do konkretnego problemu klienta.
Halucynacje to sytuacje, w których model generuje informacje brzmiące wiarygodnie, ale nieprawdziwe. Powstają, ponieważ LLM nie „wie" faktów — przewiduje najbardziej prawdopodobną kontynuację tekstu. Gdy nie ma wystarczających danych na dany temat, „dorabia" brakujące elementy zamiast przyznać, że nie zna odpowiedzi. W zastosowaniach biznesowych to poważne ryzyko — stąd konieczność stosowania technik takich jak RAG, które ograniczają model do zweryfikowanych źródeł.
Najskuteczniejsza metoda to RAG (Retrieval-Augmented Generation) — model przed udzieleniem odpowiedzi przeszukuje bazę zweryfikowanych dokumentów firmy i opiera się wyłącznie na nich. Dodatkowo stosujemy guardrails (reguły wymuszające cytowanie źródeł), walidację odpowiedzi i mechanizm „nie wiem" — gdy model nie znajduje informacji w bazie, mówi o tym wprost zamiast zgadywać.
Koszt zależy od skali i złożoności — od kilku do kilkunastu tysięcy złotych za dedykowane narzędzie. Dzięki AI-assisted development czas budowy jest kilkukrotnie krótszy niż jeszcze 2 lata temu, co bezpośrednio przekłada się na niższą cenę. Prototyp na rzeczywistych danych firmy dostarczamy w 1–2 tygodnie. Pierwsza rozmowa i wstępna wycena są bezpłatne.
Nie ma jednego „najlepszego" modelu — wybór zależy od zastosowania. Do analizy długich dokumentów sprawdzają się modele z dużym oknem kontekstowym (np. Claude). Do generowania kodu — modele zoptymalizowane pod programowanie. Do rozmów z klientami po polsku — modele najlepiej obsługujące język polski. W praktyce często łączymy różne modele w jednym rozwiązaniu, dobierając każdy do konkretnego zadania.
LLM nie zastępuje ludzi — odciąża ich z powtarzalnych, czasochłonnych zadań. Przeszukiwanie dokumentacji, generowanie wstępnych wersji raportów, odpowiadanie na standardowe pytania klientów — to obszary, w których LLM oszczędza godziny pracy tygodniowo. Decyzje biznesowe, relacje z klientami i kreatywna praca pozostają domeną ludzi. Najlepsze wyniki daje połączenie: LLM wykonuje żmudną robotę, człowiek weryfikuje i decyduje.
Porozmawiajmy o Twoich danych
Sprawdzimy, jak wyeliminować halucynacje i wdrożyć LLM, który faktycznie pomaga.
+48 606 262 497