Managing AI Hallucinations : Detect, prevent, and verify AI hallucinations using RAG, prompt guardrails, and safer LLM workflows
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing Sep 2026, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
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Neuware - Build practical workflows to detect, reduce, and verify AI hallucinations in LLM outputs.
N° de ref. del artículo 9781808087936
- Título
- Managing AI Hallucinations : Detect, prevent, and verify AI hallucinations using RAG, prompt guardrails, and safer LLM workflows
- Autor
- Arkadiusz W¿odarczyk
- Editorial
- Packt Publishing Sep 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1808087933
- ISBN 13
- 9781808087936
- Peso del artículo
- 185 gramos
- Dimensiones
- 235x191x5 mm
Reduce risk from unreliable AI outputs by learning how to detect hallucinations, verify claims, ground responses with RAG, design prompt guardrails, and monitor LLM workflows before flawed answers reach users or decisions.
Key Features
- Detect fabricated facts, weak citations, outdated claims, and unsafe AI outputs before they create risk
- Use prompt guardrails, RAG, NotebookLM-style grounding, and model checks to improve LLM reliability
- Apply fact-checking, escalation, logging, and monitoring workflows for safer AI adoption
Book Description
LLMs now draft content, review code, answer customers, summarize research, and support decisions, but fluent output can still be false, outdated, biased, or hard to trace. This book helps readers reduce that risk by treating hallucinations as a reliability problem, not a vague AI limitation.
You will learn how LLMs generate responses and why prediction-based systems can produce fabricated facts, weak citations, broken logic, and overconfident explanations. You will then spot hallucination patterns, define trust boundaries, and decide when an answer should be accepted, checked, or rejected. The book then moves into prevention and verification. You will design clearer prompts, system instructions, constraints, examples, self-checking prompts, and guardrails that reduce ambiguity. You will also use Retrieval-Augmented Generation, source grounding, external references, APIs, and model comparison to verify claims against trusted evidence.
Later chapters apply these techniques in real workflows, including AI-assisted coding, research, business analysis, agents, fallbacks, human review, logs, and monitoring with OpenTelemetry, Prometheus, and Grafana. By the end, you will be able to build safer LLM workflows that make unreliable outputs easier to detect, prevent, verify, and monitor before they affect users or decisions.
What you will learn
- Explain why LLMs hallucinate and where reliability failures appear
- Detect fabricated facts, weak citations, outdated claims, and flawed code
- Create prompt constraints, system instructions, examples, and guardrails
- Ground LLM responses using RAG, trusted sources, APIs, and NotebookLM-style workflows
- Verify claims through source checks, self-checking prompts, and model comparison
- Apply safer AI review, escalation, fallback, and human-in-the-loop processes
- Monitor LLM workflows with logs, OpenTelemetry, Prometheus, and Grafana
Who this book is for
This book is for data scientists, AI engineers, developers, technical leads, product managers, compliance professionals, and business teams adopting LLMs in code, content, research, analytics, or decision-support workflows. It is especially useful for readers who need practical methods to reduce AI hallucinations, validate outputs, and communicate AI limits clearly. No advanced programming experience is required, but a basic understanding of LLM tools like ChatGPT, plus familiarity with APIs, JSON, or command-line workflows, will help with the technical examples and exercises.
Table of Contents
- Understanding AI Hallucinations
- Preventing Hallucinations
- Detecting and Verifying AI Output
- Responsible Deployment
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Arkadiusz Włodarczyk is a programming instructor, developer, and online course creator with 20+ years of experience in programming and web development. He has created 27 video courses on programming, web development, and mathematics, with more than 350,000 students enrolled on Udemy. His recent work focuses on practical AI-assisted development, prompt engineering, and safer LLM workflows. He has used AI coding tools to build real software, including a multi-tenant SaaS platform for preschool management, an e-invoicing system, a computer game, product visualization tools, and business automation systems. He is also the creator of AI Agents for Codebase Auditing, a collection of 50+ agents for reviewing codebases.
“Acerca de” puede pertenecer a otra edición de este título.
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Handelsregisternummer HRB 200691
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La Comisión Europea proporciona una plataforma para la resolución extrajudicial de litigios en línea (plataforma ODR), a la que se puede acceder en https://ec.europa.eu/odr.
Somos miembros de la iniciativa "FairCommerce" desde el 25.05.2018.
Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
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- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.
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