
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。
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。
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。
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:
假设验证:
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。
此项目概念验证由 Jasper 提供。