Alucinacion (Hallucination): qué es
Cuando un LLM inventa datos con confianza porque no encuentra la respuesta.
Definición rápida
Cuando un LLM inventa datos con confianza porque no encuentra la respuesta.
En este término
Que es Alucinacion (Hallucination)?
Alucinacion (Hallucination) es pieza clave cuando integras un LLM en Node.js y quieres que sea barato, rapido y sin alucinar. No es teoria: es el parametro que decide si tu RAG acierta o inventa.
Como funciona
Piensa en Alucinacion como un Lego. Solo cobra sentido con RAG + embeddings + tu API. Por separado es definicion, junto es producto.
// Patron aplicable a Alucinacion
const params = {
model: 'gpt-4o-mini',
messages: [{ role: 'system', content: 'Eres asistente tecnico conciso.' }, { role: 'user', content: 'Explica hallucination con ejemplo' }],
temperature: 0.2
};
console.log('Tip: combina con', 'rag, retrieval');
Cuando usarlo
- Producto: datos frescos o acciones -> necesitas este bloque.
- Coste: optimizar hallucination baja tokens sin cambiar modelo.
- Calidad: sin esto, el LLM olvida contexto a los 4k tokens.
Errores comunes
- Confundirlo con sinonimo cercano y aplicar patron equivocado.
- No medir recall/latencia.
- Copiar config sin ajustar chunk size / temperature a tu corpus.
Buenas practicas
- 1 query, 1 metrica (cita fuente correcta?).
- Versiona prompts en git.
- Loguea tokens; en francobosg bajar k=10->5 ahorro 42% con igual precision.
Se relaciona con
rag, retrieval, grounding. Entender el grafo evita mezclar RAG con fine-tuning o context window con tokens.
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Preguntas frecuentes
Se puede eliminar 100%?
No, pero RAG + temperature 0 la reduce 90%.
Influye temperature?
Si. Alta aumenta alucinacion.
Términos relacionados
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Tecnica que combina busqueda en tu base de datos con un LLM para generar respuestas basadas en documentos reales, no en memoria.
Retrieval
Etapa de RAG donde buscas los k docs mas relevantes para el query.
Chain of Thought (CoT)
Pedir al modelo que piense paso a paso antes de responder para mejorar razonamiento.
Attention
El modelo aprende a que palabras mirar para predecir la siguiente.
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