Une grande précision dans les benchmarks complexes d'IA est obtenue grâce à une combinaison d'architectures de modèles avancées, d'orchestration intelligente de plusieurs modèles et de mécanismes rigoureux d'évaluation de la confiance. En analysant la complexité et le domaine des requêtes, le système sélectionne les modèles les plus adaptés et synthétise leurs résultats. L'évaluation en temps réel de la confiance via les logprob permet d'identifier les réponses à faible confiance, qui sont réessayées pour ne fournir que des informations à haute confiance. De plus, l'intégration de données multimodales et la conservation permanente des connaissances via des techniques de génération augmentée par récupération (RAG) améliorent encore la précision et la fiabilité.

L'évaluation de la confiance en temps réel améliore la fiabilité des réponses de l'IA en évaluant continuellement la probabilité qu'une réponse donnée soit correcte pendant le processus de génération. Cette méthode utilise l'analyse des logprob pour détecter les segments à faible confiance dans les réponses. Lorsqu'une réponse à faible confiance est identifiée, le système réessaie ou affine automatiquement la réponse pour garantir une plus grande précision. En filtrant les informations incertaines et en ne fournissant que du contenu à haute confiance, l'IA réduit les hallucinations et les erreurs. Cette approche garantit que les utilisateurs reçoivent des réponses fiables et vérifiables, ce qui est particulièrement important dans les applications de niveau recherche.

La génération augmentée par récupération multimodale (RAG) améliore les systèmes d'IA en leur permettant de traiter et d'intégrer des informations provenant de différents types de données tels que le texte, les images, les PDF et les documents. Cette approche permet à l'IA de maintenir une connaissance permanente en stockant et en rappelant du contenu multimodal, ce qui améliore la compréhension du contexte et la précision des réponses. En intégrant directement des images et d'autres médias dans les conversations, le RAG facilite des interactions plus riches et plus naturelles. Il soutient également la collaboration sécurisée et garantit que toutes les affirmations sont étayées par des sources vérifiables, rendant les résultats de l'IA plus fiables et complets pour les tâches complexes.