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Glosario principiante AlucinacionLLMRAG

Alucinacion (Hallucination): qué es

Cuando un LLM inventa datos con confianza porque no encuentra la respuesta.

· 2 min · 223 palabras

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. 1 query, 1 metrica (cita fuente correcta?).
  2. Versiona prompts en git.
  3. 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.

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