fact-checker

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。

fact checkingprompt chainingLLMassumptionsverificationGithub开源项目

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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