Представьте, что ваша система использует LLM API для критически важной задачи, где ошибка модели может привести к значительным последствиям (например, в медицинской диагностике). Какие конкретные стратегии вы бы внедрили для обнаружения и предотвращения генерации неправдоподобных (hallucinatory) ответов, не нарушая производительность системы?