📝 **Domanda:** Fai finta che un giudice LLM abbia già annotato ogni frase con il pezzo sorgente che la supporta (o \`None\` per non supportato). **Scrivi la funzione** \`groundedness_score(annotated_sentences)\` che restituisce \`(percent_grounded, allucinazioni)\`: - \`percent_grounded\` — quota di frasi con una fonte diversa da Nessuna, arrotondata a **un decimale**. - \`allucinazioni\` — elenco delle stringhe di \`testo\` della frase senza fonte. Quindi esegui il gate su questa risposta di 5 frasi e stampa il rapporto: \`\`\` A terra: 60,0% Allucinazioni: 2 - Riceverai $ 500 di credito in negozio. - Sono garantiti rimborsi in giornata. FLAG per revisione umana \`\`\` Soglia: \`>= 90.0\` → \`SHIP\`, altrimenti \`FLAG per revisione umana\`. Il 60% significa che 3 frasi su 5 sono fondate: due sono allucinazioni inventate dal modello. Nella produzione questo cancello fa la differenza tra "un'allucinazione occasionale" e un incidente visibile al regolatore. 📋 Scegli la risposta giusta. 💡 **Suggerimento:** Rileggi la teoria sopra se non sei sicuro.