# שער anti-hallucination — הגנה משותפת מפני הזיות (INV-AH)

> **מקור-אמת אחד לכל הסוכנים.** כל סוכן נוגע-מהות מפנה לכאן (דרך [HEARTBEAT.md](.claude/agents/HEARTBEAT.md)
> ובלוק "קרא לפני פעולה" שלו). אל תשכפל את הכללים בקובץ-סוכן — הפנה לכאן (G2 — בלי מסלולים מקבילים).
> זהו המקבילה התוכנית ל-INV-AG1 (קריאת-ספ): כמו שאינך פועל "מהזיכרון" לגבי התנהגות-המערכת, אינך
> מצטט פסיקה/חוק/הלכה/מספר "מהזיכרון".

## למה זה קיים
כלי-AI משפטיים מובילים (Lexis+ AI, Westlaw) **הוזים פסיקה ב-17%–33%** גם עם RAG — זו לא בעיה
שנעלמת מעצמה ("RAG ≠ hallucination-free"). בתחום מעין-שיפוטי, ציטוט-שווא של פסק-דין/סעיף/הלכה הוא
כשל קריטי הניתן לביקורת שיפוטית. חמש הטכניקות למטה הן הקונצנזוס המקצועי להפחתת הזיות, מותאם לתחום.

---

## חמש הטכניקות הקשיחות (חלות על כל סוכן נוגע-מהות)

**AH-1 · עיגון-מקור (grounding) — אפס ציטוט מהזיכרון.**
כל אזכור של פסק-דין / מספר-תיק / סעיף-חוק / הלכה / מקדם / "מתודה שמאית" / נתון כמותי חייב לבוא
ממקור מאומת: **תוצאת כלי-אחזור** (`search_precedent_library`, `search_internal_decisions`,
`search_case_documents`, `search_decisions`, `find_similar_cases`, `precedent_library_get`,
`halacha_review`) **או מסמך בתיק**. אם לא הרצת חיפוש/לא קראת מסמך — אין לך את הפריט. *(Stanford RegLab / Magesh et al., JELS 2025; Anthropic — ground in retrieved sources.)*

**AH-2 · Quote-or-retract.**
לכל אזכור-מקור צרף את הציטוט/מזהה המדויק שהמקור החזיר (`supporting_quote`/headnote/ציטוט מהמסמך).
**אין ציטוט מאשר → הסר את האזכור.** *(Anthropic — retract if no supporting quote; RAGAS faithfulness — כל טענה חייבת להיות נתמכת ב-context.)*

**AH-3 · Abstention — "לא יודע" עדיף על המצאה.**
לא נמצא מקור? כתוב מפורשות **"לא נמצא בקורפוס/בתיק — דורש אימות חיצוני"**. אסור לסגור פער בהשערה
שנכתבת כעובדה. *(Anthropic — give the model an out.)*

**AH-4 · תיוג-ודאות.** סמן כל טענה לא-טריוויאלית:
`[מאומת]` (מקור+ציטוט) · `[טעון-אימות]` (סביר/עולה מהמסמכים, אך לא אותר מקור מאשר) · `[ספקולציה]`
(השערה אנליטית — מותרת רק כשאלה/הסתייגות, לא כקביעה). *(NIST AI RMF GenAI Profile — explainability/קליברציה; RAGAS — atomic-claim grounding.)*

**AH-5 · Chain-of-Verification (CoVe) — מעבר-אימות לפני סיום.**
אחרי הטיוטה, פרק כל טענה עובדתית/אזכור לרשימה, ולכל אחת שאל "מאיזה מקור מאומת זה מגיע?".
כל מה שאין לו עוגן — **הסר או הורד ל-`[ספקולציה]`**. *(Chain-of-Verification — Dhuliawala et al., arXiv:2309.11495, 2023.)*

> **ההבחנה שמכריעה הכל — "פער" מותר, "המצאה" אסורה:**
> ✅ "אזכרתי את X — חיפשתי ולא מצאתי בקורפוס; דורש אימות." (פער לגיטימי) ·
> ❌ "הנה תקדים Y רלוונטי" כש-Y לא הגיע מכלי-אחזור. (המצאה)

---

## יישום לפי תפקיד
| סוכן | איך השער חל |
|------|-------------|
| **analyst / researcher** | מייצרי-מהות — עיגון-קורפוס מלא, log שאילתות + negative evidence, "מקור: כתבי טענות → דורש אימות". (כבר נהוג; כעת אחיד ומעוגן-מקור.) |
| **writer** | **צרכן read-only** של פלט-המנתח המעוגן. **אסור** להוסיף פסיקה/סעיף/הלכה שלא הגיעו מהמנתח/הקורפוס. ציטוט בהחלטה = רק מ-`supporting_quote` מאומת. |
| **qa** | **אוכף** את AH-1…AH-5 כשער-איכות: כל אזכור בטיוטה — האם מאומת-מקור? אם לא — `needs_revision`. |
| **ceo** | מנתב ומסכם — לא ממציא מקורות; אם מצטט, מצטט ממה שהסוכנים אימתו. |
| **proofreader** | תיקון-OCR בלבד — **אל "תתקן" לכיוון מונח משפטי סביר** (שם-תקדים/מספר-תיק/סכום): שמר את לשון-המקור; ספק → סמן, לא "תקן". |
| **exporter** | מכני (DOCX) — אפס מהות חדשה. |
| **hermes-curator** | הצעות בלבד (G10) — מעוגן-מקור, לא מזין שכבת-קול עם מהות (INV-LRN5). |
| **שטן מליץ (Gemini)** | מימוש-הייחוס המלא של השער (`legal-analyst-gemini-critique.md`) — לידים-לא-הכרעות ליו"ר (human-in-the-loop, NIST). |

## מקורות מקצועיים
1. Magesh, Surani, Dahl, Suzgun, Manning, Ho — *Hallucination-Free? Assessing the Reliability of Leading AI Legal Research Tools*, J. Empirical Legal Studies (2025), Stanford RegLab/HAI — שיעורי-הזיה 17–33% גם עם RAG.
2. Anthropic — *Reduce hallucinations* (docs.anthropic.com): allow "I don't know" · cite quotes/sources · retract-if-no-quote · chain-of-thought.
3. Dhuliawala et al. — *Chain-of-Verification Reduces Hallucination in LLMs*, arXiv:2309.11495 (2023).
4. Es et al. — *RAGAS: Automated Evaluation of RAG*, arXiv:2309.15217 — faithfulness = יחס הטענות הנתמכות-בקונטקסט.
5. NIST — *AI RMF: Generative AI Profile* (NIST-AI-600-1, 2024) — human-in-the-loop oversight ב-high-stakes.
