Bespoke-Minicheck是 Bespoke Labs 最新推出的一种创新的事实核查模型，现已集成在 Ollama 平台中。该模型能够对其他模型生成的回答进行事实核查，有效识别并减少不实信息。
- Bespoke Labs：https://bespokelabs.ai
- Ollama：https://ollama.com/library/bespoke-minicheck
如何运作？
Bespoke-Minicheck 通过分析事实信息片段（即文档）和生成的输出（即声明），并验证声明是否与文档相符。如果文档能够证实声明的真实性，模型将回答“是”；否则，回答“否”。
在 RAG 应用中的强大作用
Bespoke-Minicheck 在构建检索增强型生成（RAG）应用中尤为有效，它可以确保生成的回答基于检索到的上下文信息。这一过程可作为后处理步骤，帮助检测不实信息。
想要了解如何在 Ollama 中使用 Bespoke-Minicheck 进行 RAG 应用的实例，请查看 GitHub 上的 RAG 示例。
快速上手
-
首先下载并运行模型。 -
编写提示，提供源文档和声明。 -
如果源信息支持声明，模型将回答“是”。 -
如果声明与文档不符，模型将回答“否”。
-
想要查看如何使用 Bespoke-Minicheck 和 Ollama 进行事实核查的实例，请访问 GitHub 上的事实检查示例。
0条评论