Skip to main content

正在构建 AI 初创公司?

您可能符合我们的初创计划资格。获得本文所介绍基础设施的全额资助访问权限(最高价值 $20,000)。

LLM 基础化与评估

构建 AI 系统来事实核查模型输出、验证训练数据并将语言模型基础化在真实世界信息中。 创建评估工作流,针对实时网络数据测试模型准确性、通过多源验证来验证声明,并通过持续的真实世界基础化来维持模型可靠性。

学习事实核查

了解事实核查工作流

开始使用

开始验证模型输出

解决的挑战

处理规模化 AI 评估的独特挑战:
  • 实时事实验证 - 需要快速网络访问进行即时验证
  • 综合测试 - 需要广泛的来源覆盖进行彻底的评估
  • 历史验证 - 需要存档访问权限来事实核查历史声明
  • 持续评估 - 需要永不宕机的可靠基础设施
从简单的事实核查到综合的模型评估框架,基础化系统需要既能提供速度又能提供可靠性的基础设施。

快速网络访问

实时事实验证,响应时间不足一秒

广泛源覆盖

跨多个来源的综合测试

历史验证

访问历史数据来事实核查过去的声明

可靠基础设施

99.99% 正常运行时间确保持续评估永不停止

目标

为评估模式而构建,通过严格的真实世界验证来维持模型准确性和用户信任。

事实核查工作流

针对真实世界数据验证声明:
1

从模型输出中提取声明

从需要验证的模型输出中提取事实声明。
2

搜索验证

跨多个来源搜索验证:
  • 实时搜索结果 (SERP API)
  • 历史数据 (网络存档)
  • 结构化数据 (Deep Lookup)
3

针对来源验证

针对多个来源验证声明并确定置信度。
使用跨源验证来提高事实核查结果的置信度。
4

报告验证结果

报告带有来源归属和置信度分数的验证结果。
已验证的声明用置信度分数和来源参考进行标记。

模型输出验证

实时验证模型输出:

训练数据验证

针对真实世界来源验证训练数据:

使用存档进行历史事实验证

使用网络存档验证历史声明:

多源交叉引用

跨多个来源交叉引用事实:

持续评估系统

构建用于持续模型验证的持续评估系统:

实时监控

实时监控模型输出进行持续验证

自动化测试

自动化事实核查工作流进行持续评估

警报系统

为未验证的声明或低置信度分数设置警报

性能跟踪

跟踪评估性能和模型准确性随时间的变化

模板

使用预构建的通用基础化工作流模板:

事实核查模板

实时事实核查工作流模板

模型评估模板

综合模型评估模板

训练数据验证

验证训练数据集的模板

历史验证

历史事实验证模板

后续步骤

SERP API 快速开始

开始使用实时搜索结果进行事实核查

Deep Lookup 快速开始

使用 Deep Lookup 进行综合事实验证

网络存档

访问历史数据进行事实核查

浏览示例

探索基础化和评估示例
需要帮助? 查看我们的 评估示例��系支持