LLMはHyperlambda言語でコードを生成するように構成されており、各関数呼び出しは実行中に既存の関数の既知のセットに対して検証されます。モデルが存在しない関数を呼び出そうとすると、システムはエラーを返す前に最大2回自動的に生成を再試行します。

  • このアプローチは「コード生成エンドポイント」に10msのプロセスとして統合され、幻覚防止が完全に自動化されます。
  • この検証ループにより、LLMの評価スコアがほぼ10パーセントポイント増加しました。
  • モデルは存在しない関数や概念を幻覚することはできませんが、間違ったデータベースを照会するなど、意図の幻覚はまだ発生する可能性があります。

この方法により、生成されたコードは構造的に構文有効であり、自動コード生成タスクの信頼性が大幅に向上します。