разработчикам сравнивать, комбинировать и выбирать наиболее подходящий подход для своих задач. Она может проверять целые ответы или отдельные фрагменты текста и указывать, где модель могла ошибиться. Кроме того, SIRIN может предварительно оценивать, достаточно ли у AI-агента информации для ответа, помогая предотвратить ошибки, запрашивая дополнительные данные или отказываясь отвечать. Библиотека основана на исследованиях Сбера в области обнаружения галлюцинаций, в частности на метамоделях, которые повышают точность обнаружения ошибок почти на 30% всего за 250 обучающих примеров. Сергей Рябов, старший управляющий директор и директор по трансформации искусственного интеллекта Сбербанка, отметил, что подход доказал свою эффективность внутри компании и теперь открыт для всех компаний для развития рынка. Разработчики могут интегрировать SIRIN в свои ассистенты за считанные минуты, и она полезна для бизнеса, внедряющего большие языковые модели, а также для разработчиков AI-ассистентов, RAG-систем и AI-агентов. Библиотека доступна на GitVerse, GitHub и в веб-демо на Hugging Face.