Az anyag középpontjában az áll, milyen gyakran ad félrevezető vagy teljesen kitalált válaszokat a mesterséges intelligencia, amikor dokumentumokból kell adatokat kinyernie. Az egyik fő kérdés, hogy miért hajlamos az AI inkább találgatni, mint beismerni a bizonytalanságot.
Részletesen bemutatásra kerül, hogyan vezethet a modellek segítőkészsége nem valós válaszokhoz, illetve hogyan befolyásolja ezt a tréningadatok és az aktuálisan feldolgozott dokumentumok közötti különbség. Különböző példák illusztrálják, milyen helyzetekben jelenik meg ez a probléma, az üzleti mindennapoktól az adminisztrációig.
Felmerül a kérdés: lehet-e az AI-t úgy irányítani, hogy csak akkor válaszoljon, ha 100%-ban biztos abban, amit a dokumentumból olvasott ki? Ehhez három alapvető promptolási szabály, valamint további bónuszjavaslatok kerülnek ismertetésre, mint például forrásmegjelölés vagy bizonytalan válaszok kiemelése.
Az ellenőrzés lépéseinél három módszer kerül bemutatásra: önellenőrzés ugyanazzal a modellel, másik AI-val történő ellenőrzés, illetve egy dedikált rendszer (Notebook LM) használata. Ezek a módszerek segítik a felhasználót abban, hogy az AI válaszainak megbízhatóságát gyorsan és hatékonyan vizsgálja.
Az összefoglaló ráirányítja a figyelmet arra a dilemmára, hogyan lehet megtalálni az egyensúlyt a mennyiségi és minőségi adatok között, milyen fontos a megbízhatóság, és miként segítik a megfelelő modellek és trükkök az AI tényleges képességének kiaknázását.
