fact-checker
利用提示链进行事实核查的演示
该项目展示了如何通过提示链实现事实核查。LLM生成初步答案并验证其中的假设，最终提供包含新信息的答案。文档中包含运行指南和示例，帮助用户掌握该方法。
项目介绍：fact-checker
fact-checker 项目是一个通过“提示链”进行事实核查的简单示范。这一过程的核心思想是通过大语言模型（LLM）多层质询和验证回答的过程，确保提供信息的准确性。
项目的工作原理
- 用户向所选的大语言模型提出一个问题。
- 大语言模型根据问题生成初步答案。
- 大语言模型会自行分析答案中涉及的假设。
- 接着，大语言模型逐一确认这些假设是否真实。
- 最后，大语言模型结合新获得的信息生成一个经过验证的新答案。
如何运行该项目
要运行这个项目，可以使用以下命令：
python3 fact_checker.py '插入问题在这里'
使用命令行参数时，记得将问题用引号包裹。此外，项目还提供了一个 fact_checker.ipynb 的 Jupyter Notebook 以供使用。
示例
假设问题是：“什么类型的哺乳动物产下最大的卵？”
初步答案： 最大的卵由哺乳动物中的大象产下。
假设分析：
- 大象是哺乳动物。
- 哺乳动物产卵。
- 卵的大小各不相同。
- 大象产下的卵大于其他哺乳动物。
假设验证：
- 大象是哺乳动物：真实。
- 哺乳动物产卵：错误 - 大部分哺乳动物是胎生的。
- 卵的大小各不相同：真实。
- 大象产下的卵大于其他哺乳动物：错误 - 大象不产卵。
新的答案： 这个问题无法回答，因为大象不产卵且大部分哺乳动物是胎生的。
致谢
此项目概念验证由 Jasper 提供。
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